一种基于智能楼宇的用电数据预测方法

    公开(公告)号:CN115204464A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210657282.7

    申请日:2022-06-10

    摘要: 本发明公开了一种基于智能楼宇的用电数据预测方法,一种基于智能楼宇的用电数据预测方法,包括以下步骤,S1,采集智能楼宇内楼层历史日的环境变量数据以及历史日的用电数据;S2,对环境变量数据进行预处理,并建立LSTM区间预测模型;S3,利用数据训练集对LSTM区间预测模型进行训练,得到预测用电数据区间;S4,对预测用电数据区间进行修正,确定用电数据趋向预测值。本发明解决了智能楼宇内部用电数据缺乏有效的预测手段的问题,通过建立LSTM区间预测模型,以及用电数据预测区间进行修正,确定最终的预测值,本发明能够灵活预测智能楼宇内各个楼层的用电数据情况,预测准确度高,能够为智能楼宇供电提供参考。

    一种多能源智能楼宇负荷调度方法及系统

    公开(公告)号:CN115689146A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202210852921.5

    申请日:2022-07-19

    摘要: 本发明公开了一种多能源智能楼宇负荷调度方法,包括:获取智能楼宇待预测节点的历史负荷数据和相关因素数据;对智能楼宇待预测节点的相关因素数据进行聚类分析;根据聚类分析结果,选择与待预测节点同特征类的历史负荷数据,根据预测模型预测所有待预测节点的负荷数据;根据能量调度模型对智能楼宇进行用电负荷调度。本发明通过聚类分析提取待预测节点相似相近的历史负荷数据并进行分类,然后根据支持向量机算法的负荷预测模型对智能楼宇的负荷进行预测,根据预测结果,通过依据电价的多能源用电费用最省模型进行能源负荷调度,在精准预测楼宇节点的负荷同时,结合用电费用最省模型,保证了分布式多能源的利用效率和经济效益最大化。