一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法及相关装置，方法包括：采用预设黑箱模型对当前建筑关键数据进行建筑负荷分布预测，得到当前建筑负荷分布，预设黑箱模型根据LightGBM和XGBoost构建得到；基于全局搜索算法，根据遗传算法和粒子群算法依据当前建筑负荷分布进行设备选型方案优化，得到最优设备选型方案；根据实际设备模型分析最优设备选型方案的节能潜力，得到方案评价结果。本申请能够解决现有技术无法准确掌握建筑的真实负荷分布，导致制定的设备选型方案与实际建筑负荷的匹配度较低的技术问题。负荷的匹配度较低的技术问题。负荷的匹配度较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法及相关装置


[0001]本申请涉及设备选型
，尤其涉及一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法及相关装置。

技术介绍

[0002]制冷机房空调机组是建筑中常见的大型设备，尤其是在医院、交通枢纽、工业、商业办公楼等公共建筑，空调机组的诊断尤为重要。冷站机组设备的选型不仅要考虑设计日的负荷，还要考虑建筑负荷分布，这样能够简化实际运维过程中的冷水机组的控制逻辑。
[0003]但是，在现有技术中，由于建筑的功能和用途可能有过改动，设计人员无法得知建筑投入实际运用后的真实负荷分布，导致实际建筑负荷画像会和设计阶段的设备选型方案存在一定差距，使设计阶段敲定的设备装机容量和设备台数可能会与实际建筑负荷的匹配度偏低。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法及相关装置，用于解决现有技术无法准确掌握建筑的真实负荷分布，导致制定的设备选型方案与实际建筑负荷的匹配度较低的技术问题。
[0005]有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于黑箱模型的设备选型方案优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于黑箱模型的设备选型方案优化方法，其特征在于，包括：采用预设黑箱模型对当前建筑关键数据进行建筑负荷分布预测，得到当前建筑负荷分布，所述预设黑箱模型根据LightGBM和XGBoost构建得到；基于全局搜索算法，根据遗传算法和粒子群算法依据所述当前建筑负荷分布进行设备选型方案优化，得到最优设备选型方案；根据实际设备模型分析所述最优设备选型方案的节能潜力，得到方案评价结果。2.根据权利要求1所述的基于黑箱模型的设备选型方案优化方法，其特征在于，所述采用预设黑箱模型对当前建筑关键数据进行建筑负荷分布预测，得到当前建筑负荷分布，所述预设黑箱模型根据LightGBM和XGBoost构建得到，之前还包括：基于拉丁超立方抽样算法和建筑模型分析方法批量模拟建筑负荷数据，所述建筑负荷数据包括建筑相关变量和建筑负荷分布。3.根据权利要求2所述的基于黑箱模型的设备选型方案优化方法，其特征在于，所述采用预设黑箱模型对当前建筑关键数据进行建筑负荷分布预测，得到当前建筑负荷分布，所述预设黑箱模型根据LightGBM和XGBoost构建得到，之前还包括：根据LightGBM和XGBoost构建轻量化的初始黑箱模型；采用预设超参数抽样算法和预设剪枝算法对所述初始黑箱模型的模型参数进行优化训练，得到优化模型参数；基于所述建筑负荷数据对优化黑箱模型进行模型训练，得到预设黑箱模型，所述优化黑箱模型依据所述优化模型参数优化得到。4.根据权利要求1所述的基于黑箱模型的设备选型方案优化方法，其特征在于，所述基于全局搜索算法，根据遗传算法和粒子群算法依据所述当前建筑负荷分布进行设备选型方案优化，得到最优设备选型方案，包括：以最大平均部分负荷率为优化目标，基于全局搜索算法，根据遗传算法和粒子群算法分析当前设备选型方案与所述当前建筑负荷分布的匹配程度，并基于所述匹配程度进行方案优化，得到最优设备选型方案。5.一种基于黑箱模型的设备选型方案优化装置，其特征在于，包括：负荷预测单元，用于采用预设黑箱模型对当前建筑关键数据进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：周克楠，陈斐然，何德卫，朱迪，王锐，杜艺彦，唐婉雪，张耀锵，邓应希，冯世杰，赖永湛，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：