一种公共楼宇空调短时基线负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108460479A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810061854.9

    申请日:2018-01-23

    摘要: 本发明公开了一种公共楼宇空调短时基线负荷预测方法,包括:S1:获取预测位置在预测日和所述预测日前连续多天的温湿度指数;S2:计算预测日和所述预测日前连续多天的加权温湿度指数;S3:计算所述预测日前连续多日的加权温湿度指数与所述预测日的加权温湿度指数的误差绝对值,进而选取典型相似日;S4:基于N个典型相似日采用遗传算法得到平均空调负荷值;S5:将所述平均空调负荷值与实际空调负荷值进行对比,计算误差。本发明具有如下优点:采用的加权温湿度指数,符合相似日的温度和湿度对负荷的累积效应;采用遗传算法,综合考虑了当地的气象数据,可同时适用于公共楼宇空调短时基线负荷预测的情况,并且便于实际的工程应用。

    风光母线负荷自适应预测方法、装置、计算机设备

    公开(公告)号:CN112348235B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202011132483.2

    申请日:2020-10-21

    摘要: 本发明公开了一种风光母线负荷自适应预测方法、装置、计算机设备。其中,所述方法包括:对风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行预处理,对该经预处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行映射与归一化处理,对该经映射与归一化处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据,进行基于模式特征匹配的日、夜负荷分割整合预测,得到最终待预测日负荷预测结果,根据该得到的最终待预测日负荷预测结果,基于粒子群算法的自适应特征权重调整,对该风光母线的负荷自进行预测。通过上述方式,能够实现针对带有分布式新能源的风光母线,在分布式新能源预测机制的不完善以及相对应实时预测气象数据缺失的情况下,能够对该风光母线进行自适应预测。

    风光母线负荷自适应预测方法、装置、计算机设备

    公开(公告)号:CN112348235A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011132483.2

    申请日:2020-10-21

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种风光母线负荷自适应预测方法、装置、计算机设备。其中,所述方法包括:对风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行预处理,对该经预处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行映射与归一化处理,对该经映射与归一化处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据,进行基于模式特征匹配的日、夜负荷分割整合预测,得到最终待预测日负荷预测结果,根据该得到的最终待预测日负荷预测结果,基于粒子群算法的自适应特征权重调整,对该风光母线的负荷自进行预测。通过上述方式,能够实现针对带有分布式新能源的风光母线,在分布式新能源预测机制的不完善以及相对应实时预测气象数据缺失的情况下,能够对该风光母线进行自适应预测。