一种建筑负荷预测用气象预报数据预处理方法技术

本发明专利技术公开了一种建筑负荷预测用气象预报数据预处理方法，第一步，收集历史数据，通过分析历史数据来确定负荷预测模型的输入变量，第二步，分析预测时刻的天气预报数据与实时气象数据的历史记录之间存在误差的误差分布规律；第三步，根据误差分布规律对预测时刻的天气预报数据进行误差随机抽样模拟，将修正的天气预报数据输入建筑负荷预测模型中，修正预测时刻相关的气象预报输入参数；实现建筑负荷预测模型的修正。本发明专利技术可以有效地解决气象预报数据的不确定性问题，通过分析气象预报数据和实际天气数据的误差分布规律来修正气象预报数据，从而用于预测建筑负荷。

A Preprocessing Method of Meteorological Forecast Data for Building Load Forecasting

【技术实现步骤摘要】
一种建筑负荷预测用气象预报数据预处理方法
本专利技术涉及一种建筑负荷预测
，尤其涉及一种基于蒙特卡洛随机抽样的建筑负荷预测用气象预报数据的预处理方法。
技术介绍
供暖、通风和空调(HVAC)系统占建筑能耗的40％左右，这意味着其具有很大的节能潜力。但此类系统的运行管理水平通常较低，设备的制冷能力与实际需求不匹配，导致能耗大。精确负荷预测技术是HVAC系统运行优化的基础，有利于根据负荷变化制定运行策略，为提高建筑的热舒适度、降低能耗奠定理论基础。随着现代计算机技术的迅猛发展，众多以人工智能算法为基础的负荷预测技术应用于HVAC系统的运行控制中。例如粒子群算法、神经网络算法以及支持向量机算法等。这些负荷预测技术均是以数据驱动为主，即利用收集到的大量的历史数据样本，对其进行训练、测试，建立负荷预测模型，从而用于后续的负荷预测。在众多的输入数据中，气象参数对动态负荷起着非常重要的作用，对建筑物的实际能耗有很大影响。而在采用负荷预测技术时，为了提前预测出建筑在未来24小时内某一时刻的负荷时都需要采用气象预报数据，气象预报数据和实时的气象数据往往有偏差，这样会造成利用气象预报数据预测出的负本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑负荷预测用气象预报数据预处理方法，其特征在于，该方法包括以下流程：第一步，收集历史数据，对所述历史数据进行分析包括利用敏感性分析方法确定预测模型输入的气象参数类型、以及利用相关性分析方法选择所需时刻的气象参数和历史负荷，作为建筑负荷预测模型的输入参数；第二步，分析预测时刻的天气预报数据与实时气象数据的历史记录之间存在误差的误差分布规律；第三步，根据所述误差分布规律，对预测时刻的天气预报数据进行误差随机抽样模拟，各气象因素误差分布规律的抽样结果Δxi，并将此抽样结果用于修正原天气预报数据Xi，修正公式如下：

【技术特征摘要】
1.一种建筑负荷预测用气象预报数据预处理方法，其特征在于，该方法包括以下流程：第一步，收集历史数据，对所述历史数据进行分析包括利用敏感性分析方法确定预测模型输入的气象参数类型、以及利用相关性分析方法选择所需时刻的气象参数和历史负荷，作为建筑负荷预测模型的输入参数；第二步，分析预测时刻的天气预报数据与实时气象数据的历史记录之间存在误差的误差分布规律；第三步，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵靖，段瑶琪，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12