一种楼宇综合能源负荷预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种楼宇综合能源负荷预测方法及系统，包括：将楼宇划分为不同的功能区；针对各不同功能区建立室内环境标准模式集；对各功能区室内环境数据及人员信息进行聚类，并与标准模式集进行对标修正，形成各功能区用能习惯集；基于室外气象环境数据、用能习惯、人员安排信息参数构建支持向量机预测模型；基于支持向量机预测模型，得到预测日的负荷预测结果。有效提高了楼宇多元负荷预测的精度，可指导楼宇节能运行，提高楼宇能源管理水平。提高楼宇能源管理水平。提高楼宇能源管理水平。

【技术实现步骤摘要】
一种楼宇综合能源负荷预测方法及系统


[0001]本专利技术属于综合能源负荷预测
，尤其涉及一种楼宇综合能源负荷预测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]综合能源系统作为“源
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网
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荷
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储”一体化的新型能源系统，具有节能、环保、经济等诸多优势，在楼宇供能场景中应用越来越广泛。负荷预测可用于楼宇节能运行或者直接为综合能源系统设计与优化运行提供负荷依据和数据基础，负荷的精准预测是实现能源系统优化运行的重要基础，对楼宇建筑冷热电用能负荷的精准预测对于能耗管控、节能降本均具有重大意义。
[0004]目前，国内外学者针对负荷预测技术已经开展了很多的研究，包含基于建筑结构的传热仿真计算方法、基于数理统计的预测方法、时间序列预测、线性回归预测方法等。由于建筑冷热负荷受到天气、节假日、社会活动、使用者人数与习惯等诸多因素影响，具有较强的非线性、随机性特点，现有的预测技术普遍存在实现复杂、预测精度不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，包括：将楼宇划分为不同的功能区；针对各不同功能区建立室内环境标准模式集；对各功能区室内环境数据及人员信息进行聚类，并与标准模式集进行对标修正，形成各功能区用能习惯集；基于室外气象环境数据、用能习惯、人员安排信息参数构建支持向量机预测模型；基于支持向量机预测模型，得到预测日的负荷预测结果。2.如权利要求1所述的一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，还包括：实时监测室内环境参数和负荷信息，对比室内环境标准模式集和负荷预测结果，对于环境参数调整超限和负荷偏差值大于预设阈值情形，发出耗能异常预警。3.如权利要求1所述的一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，所述室内环境标准模式集包含该功能区每天24小时可能的环境模式，各模式对应的室内温度、湿度、光照度和CO2浓度期望值及其调整上下限以及各模式对应的运行时间。4.如权利要求1所述的一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，还包括获取不同功能区的室内环境数据及人员信息、室外气象环境数据、冷热电用能负荷数据；优选的，室内环境数据及人员信息包含室内逐时气温、室内逐时相对湿度、室内逐时光照度、室内逐时CO2浓度、室内逐时人员数量及对应环境模式；室外气象环境数据包括室外天气类型、室外当日最高气温、室外当日最低气温、室外逐时气温、室外逐时相对湿度及室外逐时太阳总辐射；用能负荷数据包括功能区的逐时冷/热负荷及逐时耗电量。5.如权利要求4所述的一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，室内外环境参数及负荷逐时数据为逐时平均值，以秒级历史数据为基础，采用累计平均法计算获得；某一时刻的冷/热负荷通过空调供水流量和供回水温差计算获得。6.如权利要求1所述的一种楼宇综合能源负荷预测方法，其特征是，形成各功能区用能习惯集的方式为：针对各功能区给定时段，对同一供能周期和往年同期相似时段相同模式下的室内环境参数历史数据逐时进行聚类，获得用户用能习惯特征向量；然后，将获得的用户用能习惯特征向量与该功能区室内环境标准模式集进行比较，对于超出调整上下限的参数分量进行限制修正，组合形成该功能区的用户用能习惯集。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：梁涛，尹晓东，杨俊波，王锋，刘亚祥，赵吉祥，张辉，刘玉昌，
申请(专利权)人：山东电力工程咨询院有限公司，
类型：发明
国别省市：