【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用能行为预测，具体涉及一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法。
技术介绍
1、为提高能耗模拟的准确性，需要对住宅建筑能耗的各种影响因素进行详细分析和量化。这些因素众多，其中人的行为对住宅建筑的能耗影响尤为显著。在气象参数和建筑围护结构等因素已确定的情况下，建筑的能耗主要由居住者的行为决定。考虑到人行为的多样性和随机性，建筑能耗的不确定性大大增加，从而对建筑节能技术的选择和潜在节能效果产生显著影响。
2、当前，关于住宅建筑能耗模拟领域的人行为研究主要包括室内行为研究和用能行为研究。已有研究表明，对用户的室内行为，尤其是室内状态的定量描述和预测，并将这些预测结果用于能耗模拟软件的输入参数，可以实现对住宅建筑热环境和能耗的准确模拟。同时，考虑到住宅建筑能耗主要来自于用户为满足自身需求而使用各种能耗设备的用能行为，准确预测用户用能行为并将其与设备使用情况结合起来以建立自下而上的能耗预测模型，可用于评估用户家庭的能耗需求，进而应用于建筑节能审计、围护结构设计、节能技术性能评估和电网需求侧管理等领域。
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【技术保护点】
1.一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于：所述步骤1中住户特征信息包括：人数、日期、工作状态、性别、住宅拥有方式、收入情况、身份信息、生活状况、年龄、家庭年收入、教育年龄；用户行为信息包括：外出、睡眠、烹饪、洗碗、洗衣、电脑、电视、音频设备、其他行为。
3.根据权利要求1所述的一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于：所述步骤2中对数据集进行预处理，分为训练集与测试集，具体为：对数据进行清理、筛选和转化，并...
【技术特征摘要】
1.一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于：所述步骤1中住户特征信息包括：人数、日期、工作状态、性别、住宅拥有方式、收入情况、身份信息、生活状况、年龄、家庭年收入、教育年龄；用户行为信息包括：外出、睡眠、烹饪、洗碗、洗衣、电脑、电视、音频设备、其他行为。
3.根据权利要求1所述的一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于：所述步骤2中对数据集进行预处理，分为训练集与测试集，具体为：对数据进行清理、筛选和转化，并通过随机抽样选取90％作为训练集，10％作为测试集。
4.根据权利要求1所述的一种基于非齐次马尔可夫链模型的用能行为预测方法，其特征在于：所述步骤4中k-means聚类分析，具体如下：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴迪，宋寒，韩中合，席昌远，张晓雨，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：
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