一种能耗标杆值预测方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种能耗标杆值预测方法、装置、设备以及存储介质，方法包括：获取每一个标杆站点的特征向量数据以及每一个标杆站点的能耗标杆值；基于特征向量数据构建特征向量矩阵；根据能耗标杆值以及特征向量矩阵构建多元线性回归模型，对多元线性回归模型进行训练，得到训练好的多元线性回归模型；获取目标站点的目标特征向量数据，基于目标特征向量数据以及训练好的多元线性回归模型，得到目标站点的目标能耗标杆值。本发明专利技术实施例解决了目前使用人工的方式对地铁站点的能耗标杆值进行设置时，存在着能耗标杆值的准确度低的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种能耗标杆值预测方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本申请实施例涉及能耗预测领域，尤其涉及一种能耗标杆值预测方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着经济的不断发展，国内多地的地铁建设工作正在如火如荼的开展中，地铁作为一种重要的交通出行方式，给市民的生活带来了巨大的便利，对国家和地区的经济发展具有较大的促进作用。因此，构建有效合理的地铁能耗指标考核体系，对于减少地铁能耗，实现节能管理，促使地铁的科学、合理、安全用能，提高能源管理水平及社会和经济效益具有重要意义。
[0003]当前，地铁公司对于站点能耗指标标杆值的设置方式，主要是采用人工录入的方式，通过一定的行业标准，预先为车站总能耗以及车站运营能耗等指标设置日/月/年标杆值。在后续对于站点节能的考核时，按照站点实际能耗与预设标杆值进行简单比对变差程度大小进行打分，从而实现站点节能达标的评判。
[0004]然而，上述方法对于站点能耗标杆值的设置方式比较简单，且由于站点之间的规模面积、客流密度等影响因素，不同站点的标杆定义并不通用，导致人工设置的能耗标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能耗标杆值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取每一个标杆站点的特征向量数据以及所述每一个标杆站点的能耗标杆值；基于所述特征向量数据构建特征向量矩阵；根据所述能耗标杆值以及所述特征向量矩阵构建多元线性回归模型，对所述多元线性回归模型进行训练，得到训练好的多元线性回归模型；获取目标站点的目标特征向量数据，基于所述目标特征向量数据以及所述训练好的多元线性回归模型，得到所述目标站点的目标能耗标杆值。2.根据权利要求1所述的一种能耗标杆值预测方法，其特征在于，所述特征向量数据包括站点面积、出入口数量、是否为换乘站点、换乘线路数量、电扶梯设备数量、电梯设备数量、AFC闸机设备数量以及日均进出站客流总量。3.根据权利要求1所述的一种能耗标杆值预测方法，其特征在于，获取所述每一个标杆站点的能耗标杆值的具体过程为：获取所述每一个标杆站点与预设时间粒度相对应的能耗标杆值；相应的，所述得到所述目标站点的目标能耗标杆值的具体过程为：得到所述目标站点与所述预设时间粒度相对应的目标能耗标杆值。4.根据权利要求1所述的一种能耗标杆值预测方法，其特征在于，所述基于所述特征向量数据构建特征向量矩阵的具体过程为：根据所述特征向量数据构建第一矩阵，所述第一矩阵中每一行的元素为所述每一个标杆站点的特征向量数据；对所述第一矩阵进行标准化，得到特征向量矩阵。5.根据权利要求4所述的一种能耗标杆值预测方法，其特征在于，所述根据所述能耗标杆值以及所述特征向量矩阵构建多元线性回归模型，对所述多元线性回归模型进行训练，得到训练好的多元线性回归模型的具体过程为：在所述特征向量矩阵的每一行元素的首端中添加一个常数项，得到第一特征向量矩阵；基于所述每一个标杆站点的能耗标杆值构建标杆能耗值向量；构建参数向量，所述参数向量包含有n个参数，且n与所述第一特征向量矩阵中每一行的元素的数量相同；根据所述第一特征向量矩阵、所述参数向量以及所述标杆能耗值向量构建多元线性回归模型，对所述多元线性回归模型进行训练，求解所述参数向量中每一个参数的数值，得到训练好的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿飞，秦伟，贾建平，
申请(专利权)人：广州华佳软件有限公司佳都科技集团股份有限公司广东华之源信息工程有限公司广州佳都城轨智慧运维服务有限公司，
类型：发明
国别省市：