公共建筑负荷识别方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种公共建筑负荷识别方法、装置及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：确定待识别分项负荷的目标公共建筑，其中，分项负荷为对目标公共建筑用电进行划分后，得到的包括照明，空调，动力和其他的四个分项；确定目标公共建筑所属的场景类型，以及获取与场景类型对应的目标分项负荷识别模型；获取目标公共建筑的总负荷数据和天气数据；基于总负荷数据和天气数据，采用目标分项负荷识别模型，对目标公共建筑所包括的分项负荷进行识别，得到分项负荷结果。本发明专利技术解决了对公共建筑进行负荷识别时获取数据困难、成本高，算法的精度不足、效率低且泛化能力差，缺少通用有效的负荷识别方法的技术问题。识别方法的技术问题。识别方法的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
公共建筑负荷识别方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种公共建筑负荷识别方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在相关技术中，对于公共建筑的负荷监测工作较为复杂，成本过高，在数据的获取方面也存在一定难度，在相关
中的算法也存在精度不足、需要人为进行特征选择，且算法效率低、对数据量的要求高、泛化能力差的问题，在相关
中还没有一种通用且有效的负荷分解算法能完成针对公共建筑的负荷识别工作。
[0003]因此，在相关技术中，存在对公共建筑进行负荷识别时获取数据困难、成本高，算法精度不足、效率低且泛化能力差，缺少通用有效的负荷识别方法的技术问题。
[0004]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种公共建筑负荷识别方法、装置及计算机可读存储介质，以至少解决对公共建筑进行负荷识别时获取数据困难、成本高，算法的精度不足、效率低且泛化能力差，缺少通用有效的负荷识别方法的技术问题。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种公共建筑负荷识别方法，其特征在于，包括：确定待识别分项负荷的目标公共建筑，其中，所述分项负荷为对所述目标公共建筑用电进行划分后，得到的包括照明，空调，动力和其他的四个分项；确定所述目标公共建筑所属的场景类型，以及获取与所述场景类型对应的目标分项负荷识别模型；获取所述目标公共建筑的总负荷数据和天气数据；基于所述总负荷数据和天气数据，采用所述目标分项负荷识别模型，对所述目标公共建筑所包括的分项负荷进行识别，得到分项负荷结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标公共建筑所属的场景类型，以及获取与所述场景类型对应的目标分项负荷识别模型，包括：获取所述目标公共建筑在预定历史时间段内的分项负荷数据的数量；在所述数量大于第一数量阈值的情况下，确定所述目标公共建筑所属的场景类型为第一场景类型；获取采用所述目标公共建筑自身的历史分项负荷数据训练得到的第一分项负荷识别模型；将所述第一分项负荷模型确定为与所述第一场景类型对应的目标分项负荷识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取采用所述目标公共建筑自身的历史分项负荷数据训练得到的第一分项负荷识别模型之前，还包括：基于多个训练模块，构建初始训练模型，其中，所述多个训练模块至少包括：多层感知器神经网络MLP模块，卷积神经网络CNN模块，长短时记忆网络LSTM模块，所述多个训练模块采用并联的训练方式，所述多个训练模块的训练结果的融合结果作为所述初始训练模型的输出；基于所述目标公共建筑自身的历史分项负荷数据，对所述初始训练模型进行训练，得到所述第一分项负荷识别模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一分项负荷模型确定为与所述第一场景类型对应的目标分项负荷识别模型，包括：获取第一测试集；采用所述第一测试集对所述第一分项负荷识别模型进行测试，得到所述第一分项负荷识别模型的第一识别精度；在所述第一识别精度超过第一预定精度阈值的情况下，确定所述第一分项负荷识别模型为与所述第一场景类型对应的目标分项负荷识别模型。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述数量大于第二数量阈值且小于所述第一数量阈值的情况下，确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐蕙，马龙飞，姚斌，张禄，王立永，陆斯悦，秦皓，李香龙，曾佳妮，严嘉慧，赵宇彤，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：