【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供热系统的负荷预测，尤其涉及基于大数据的供热系统的负荷预测方法及系统。
技术介绍
1、受各种因素的影响导致供热系统的负荷数据发生变化，例如天气降温时，供热系统需要提供更高的温度供应才能保障人们能够享受到舒适的温度环境，因而在天气降温时供热系统的负荷会增加。为了防止供热负荷变动对供热效果的影响，需对供热系统的负荷变动进行预测。
2、指数平滑法作为一种常用的供热系统的负荷预测方法，该算法中加权系数会影响到预测精度。在该算法中加权系数用于决定未来数据预测对历史变动规律的参考量，传统指数平滑法中一般是人为根据经验设置一个常数作为加权系数，并且在未来每个时刻的负荷预测时均利用该固定的加权系数。但是由于受各种因素影响，供热系统的负荷变动规律是时常变动的，并且负荷的变动规律的变动量也不是恒定的。因而在未来时刻负荷预测时对历史变动规律的参考量应该是实时变动的。因而采用人为设定的恒定加权系数得到的供热系统的负荷预测结果准确性较低。
技术实现思路
1、为了提高供热系统的负荷预测结果的...
【技术保护点】
1.基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据历史负荷序列中数据之间的分布相似性情况对历史负荷序列进行分割得到目标历史负荷子序列，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据第一起始数据得到第一截止数据和第一起始数据的历史负荷子序列，包括步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述获取第一分析数据的前分析子序列的高斯混合模型的描述子序列，包括步骤：<...
【技术特征摘要】
1.基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据历史负荷序列中数据之间的分布相似性情况对历史负荷序列进行分割得到目标历史负荷子序列，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据第一起始数据得到第一截止数据和第一起始数据的历史负荷子序列，包括步骤：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述获取第一分析数据的前分析子序列的高斯混合模型的描述子序列，包括步骤：
5.根据权利要求3所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据第一分析数据的前分析子序列的高斯混合模型的描述子序列和第一分析数据的分析子序列的高斯混合模型的描述子序列得到第一分析数据的前相似性，包括步骤：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的供热系统的负荷预测方法，其特征在于，所述根据历史负荷序列和每种负荷影响因素的数据序列的匹配关系得到历史负荷序列相较于每种负荷影响因素的数...
【专利技术属性】
技术研发人员：晁鑫，陈卫东，
申请(专利权)人：陕西德联新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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