【技术实现步骤摘要】
本申请涉及空调领域，尤其涉及一种空调能耗预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，节能减排的关注和投入越来越大，其意义不仅在于降低经济成本、也在于促进生态环境的改善。目前，idc机房每年的能耗已接近我国每年总能耗的2％，是名副其实的能耗大户、也是电信行业节能减排的重点领域，在idc机房的节能减排任务中，减少空调制冷量的冗余是提高机房整体能耗效率的关键手段；而不论空调设备的制冷方式是风冷或是水冷，对空调能耗进行实时预测，均是实现空调智能调控和减少制冷量冗余的重要前提。
2、目前，空调能耗预测的方法主要可以分为三类，一是以arima为代表的传统时间序列方法；二是以rnn为代表的基于深度学习的时间序列方法；三是以gbdt为代表的机器学习方法。但由于空调能耗预测问题所具有的一些特性，例如时间序列属性、变化规律复杂、影响因素较多等，这三类方法无法获得泛化性、适用性高的能耗预测，且如现有的gbdt方法只能实现单点预测，适用性差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种空调能耗...
【技术保护点】
1.一种空调能耗预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述空调能耗预测方法，其特征在于：所述对所述运行数据进行序列处理，确定目标序列包括：
3.根据权利要求2所述空调能耗预测方法，其特征在于：所述根据所述自相关系数进行假设检验，确定目标序列包括：
4.根据权利要求1所述空调能耗预测方法，其特征在于：所述通过预设算法对所述目标序列进行移动加权计算，确定加权移动均值包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述空调能耗预测方法，其特征在于：所述根据所述加权移动均值、能耗预测模型以及递归策略，预测目标能耗包括：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。