公开(公告)号：CN117313990A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311154933.1

申请日：2023-09-07

Applicant: 国网浙江省电力有限公司

Inventor： 姚冰峰 ,  马闯 ,  杨玉强 ,  王朝亮 ,  叶国斌 ,  文全喜 ,  杨玉锐 ,  林朝华 ,  兰洲 ,  杨侃 ,  杨淑明

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/20 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了基于元集成学习的空调负荷预测方法、系统和电子设备，属于空调负荷预测技术领域。本发明的一种基于元集成学习的空调负荷预测方法，通过构建小波变换模型，点预测模型、元集成学习模型、结果预测模型，提取空调负荷子信号的时间序列特征，从来可以准确学习空调负荷中的深度不变特征；并可以自适应地调整单个点预测模型的权重；最后将多个权重系数与多条空调负荷预测数据进行耦合计算，得到下一周期的空调负荷预测结果，完成基于元集成学习的空调负荷预测，从而可以实现空调机组的预调节，有效提高空调负荷的预测精度，提升用户使用体验，利于推广使用。