基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统技术方案

本发明专利技术属于智能电网技术领域，具体涉及一种基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统，其中建筑动态时序数据重构方法包括：获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据；对历史运行数据进行预处理；确定相空间嵌入维数；确定延迟时间量；构建与原始状态空间同胚的相空间检测二次供水温度变化的工况点；以及基于工况变化点和选取的延迟时间量获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列和回水温度序列，实现了对建筑能源系统供需双侧核心参数的数据重构，实现不同时间尺度下建筑用能特性的精准刻画，有效降低建筑能耗，提高能源利用率，为建筑能源系统的预测调控和能源管理提供技术支撑。源管理提供技术支撑。源管理提供技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统


[0001]本专利技术属于智能电网
，具体涉及一种基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统。

技术介绍

[0002]建筑能源系统以温度、负荷为代表的时序数据分析主要以统计学方法为基础，在分析过程中通过人工经验选取特征数据开展分析与预测，侧重于寻找高维变量之间的非线性联系，对变量的时间演变过程考虑尚不足够，难以满足多场景多类型能源系统实时预测的通用性。
[0003]因此，基于上述技术问题需要设计一种新的基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于延迟嵌入分析的建筑动态时序数据重构方法及系统。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种建筑动态时序数据重构方法，包括：
[0006]获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据；
[0007]对历史运行数据进行预处理；
[0008]确定相空间嵌入维数；
[0009]确定延迟时间量；
[0010]构建与原始状态空间同胚的相空间检测二次供水温度变化的工况点；以及
[0011]基于工况变化点和选取的延迟时间量获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列和回水温度序列。
[0012]进一步，所述获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据的方法包括：
[0013]搜集建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据，包括二级网供水温度T
s
和回水温度T
r
。
[0014]进一步，所述对历史运行数据进行预处理的方法包括：
[0015]对历史运行数据进行缺失值处理、异常值处理以及通过数据平滑减少噪声；
[0016]缺失值处理为，以缺失数据的前一个数据和后一个数据的均值作为缺失数据的值；
[0017]异常值处理为，以历史运行数据作为样本，获取样本的均值μ和标准差σ，样本分布在(μ
‑
3σ，μ+3σ)范围外的点判断为异常点；
[0018]通过数据平滑减少噪声为，将前后预设个数采集时间点的均值作为当前时间点的值：
[0019][0020]其中，是t时刻的数据前后总计n个数据点的平均值；是在时刻采集的数据点；n是预设的计算数据点的个数。
[0021]进一步，所述确定相空间嵌入维数的方法包括：
[0022]选取任一维度数m，获取m维相空间的序列X1，X2，...，X
l
中任意两向量之差的欧式距离r
ij
(m)：
[0023]r
ij
(m)＝||X
i
‑
X
j
||；
[0024]根据一组数r0，调整r0大小，获取一组lnr0和lnC(r)的值，以获取饱和关联维数关系d
m
：
[0025][0026][0027]式中，r0为限定在重构相空间中各点间最小距离与最大距离之间的取值，C(r)为关联积分；l为总相点数，H(x)为Heaviside单位函数；
[0028][0029]构建不同嵌入维数m下的lnr0‑
lnC(r)关系图，若lnr0与lnC(r)的曲线中包含一部分直线，则这条直线的斜率为关联维数d
m
；随着m取值的增大，每一条曲线的斜率随着嵌入维数m的增加到一定m
′
时，不再增加，此时不变的斜率称为饱和关联维数系数，对应的m
′
为重构相空间的嵌入维数。
[0030]进一步，所述确定延迟时间量的方法包括：
[0031]x(t)是时序数据{X(t)|
‑
∞＜t＜+∞}，作截尾函数：
[0032][0033]式中，t为时刻，T为设定的时间周期；
[0034]则x
T
(t)的傅立叶变换存在：
[0035][0036]数据在时域向频域变换过程中：
[0037][0038]式中，为功率谱密度；
[0039]通过开展傅立叶变换的反变换，获得衡量时域能量分布的自相关函数R
x
(τ)：
[0040][0041]获取时序数据的占据显著能量比例的频率库，以形成时序数据的长短周期特性。
[0042]进一步，所述构建与原始状态空间同胚的相空间检测二次供水温度变化的工况点的方法包括：
[0043]对一个变量进行观测，获取时间序列{x
i
|i＝1，2，...，N}，获取一个时间延迟量τ，以x
i
，x
i+τ
，x
i+2r
，...，x
i+(m
‑1)τ为坐标轴，重构m维相空间；
[0044]根据时间序列{x
i
|i＝1，2，...，N}重构相空间：
[0045][0046]式中，m为相空间嵌入维数；τ为延迟时间；l为总相点数，l＝N
‑
(m
‑
1)τ；X1，X2，...，X
l
为相空间序列；
[0047]在重构的相空间内，获取围绕各低维稳定可测相点的轨道相对于该点的李雅普诺夫指数λ，通过该指数反映所截取的时序数据是否属于工况突变点：
[0048][0049]进一步，所述基于工况变化点和选取的延迟时间量获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列和回水温度序列的方法包括：
[0050]基于工况变化点和选取的时间延迟量τ获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列TS
i
和回水温度序列TR
i
：
[0051]TS
i
＝[T
si
，T
s(i+1)
，...，T
s(i+τ)
]T
；
[0052]TR
i
＝[T
ri
，T
r(i+1)
，...，T
r(i+τ)
]T
。
[0053]另一方面，本专利技术还提供一种建筑动态时序数据重构系统，包括：
[0054]数据获取模块，获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据；
[0055]预处理模块，对历史运行数据进行预处理；
[0056]嵌入维数获取模块，确定相空间嵌入维数；
[0057]延迟时间量获取模块，确定延迟时间量；
[0058]工况点构建模块，构建与原始状态空间同胚的相空间检测二次供水温度变化的工况点；以及
[0059]序列获取模块，基于工况变化点和选取的延迟时间量获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列和回水温度序列。
[0060]本专利技术的有益效果是，本专利技术通过获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数
据；对历史运行数据进行预处理；确定相空间嵌入维数；确定延迟时间量；构建与原始状态空间同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑动态时序数据重构方法，其特征在于，包括：获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据；对历史运行数据进行预处理；确定相空间嵌入维数；确定延迟时间量；构建与原始状态空间同胚的相空间检测二次供水温度变化的工况点；以及基于工况变化点和选取的延迟时间量获取工况变化开始到结束时间段内的供水温度序列和回水温度序列。2.如权利要求1所述的建筑动态时序数据重构方法，其特征在于，所述获取建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据的方法包括：搜集建筑供暖系统供回水温度的历史运行数据，包括二级网供水温度T
s
和回水温度T
r
。3.如权利要求2所述的建筑动态时序数据重构方法，其特征在于，所述对历史运行数据进行预处理的方法包括：对历史运行数据进行缺失值处理、异常值处理以及通过数据平滑减少噪声；缺失值处理为，以缺失数据的前一个数据和后一个数据的均值作为缺失数据的值；异常值处理为，以历史运行数据作为样本，获取样本的均值μ和标准差σ，样本分布在(μ
‑
3σ，μ+3σ)范围外的点判断为异常点；通过数据平滑减少噪声为，将前后预设个数采集时间点的均值作为当前时间点的值：式中，是t时刻的数据前后总计n个数据点的平均值；是在时刻采集的数据点；n是预设的计算数据点的个数。4.如权利要求3所述的建筑动态时序数据重构方法，其特征在于，所述确定相空间嵌入维数的方法包括：选取任一维度数m，获取m维相空间的序列X1，X2，...，X
l
中任意两向量之差的欧式距离r
ij
(m)：r
ij
(m)＝||X
i
‑
X
j
||；根据一组数r0，调整r0大小，获取一组lnr0和lnC(r)的值，以获取饱和关联维数关系d
m
：：
式中，r0为限定在重构相空间中各点间最小距离与最大距离之间的取值，C(r)为关联积分；l为总相点数，H(x)为Heaviside单位函数；构建不同嵌入维数m下的lnr0‑
lnC(r)关系图，若lnr0与lnC(r)的曲线中包含一部分直线，则这条直线的斜率为关联维数d
m
；随着m取值的增大，每一条曲线的斜率随着嵌入维数m的增加到一定m
′
时，不再增加，此时不变的斜率称为饱和关联维数系数，对应的m
′
为重构相空间的嵌入维数。5.如权利要求4所述的建筑动态时序数据重构方法，其特征在于，所述确定延迟时间量的方法包括：x(t)是时序数据{X(t)|
‑
∞＜t＜+∞}，作截尾函数：式中，t为...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛熠辉，林小杰，赵静，殷俊，许德斌，张运双，周倩，杨成涛，董继能，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司瑞丽供电局，
类型：发明
国别省市：