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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明涉及能耗预测领域，具体公开了一种基于人工智能算法的城市街区能耗预测方法，包括：S1：采集城市街区范围内的智能电表节点的历史原始能耗数据；S2：对历史原始能耗数据进行预处理，得到历史能耗数据；S3：将历史能耗数据所对应的时间长度按照指定时间尺度k为第一拆分节点分成若干连续的历史时间拆分时段，再将历史时间拆分时段按照能耗数据变化超过预设值的时间节点为第二拆分节点得到历史事件拆分时段，并将历史能耗数据按照历史事件拆分时段进行整理归集到对应的历史事件拆分时段中，得到历史能耗数据拆分后的历史能耗拆分序列A。采用本发明的技术方案能够保证城市街区能耗预测的准确性和连续性。

主权项：1.一种基于人工智能算法的城市街区能耗预测方法，其特征在于：包括：S1：采集城市街区范围内的智能电表节点的历史原始能耗数据；S2：对历史原始能耗数据进行预处理，得到历史能耗数据；S3：将历史能耗数据所对应的时间长度按照指定时间尺度k为第一拆分节点分成若干连续的历史时间拆分时段，再将历史时间拆分时段按照能耗数据变化超过预设值的时间节点为第二拆分节点得到历史事件拆分时段，并将历史能耗数据按照历史事件拆分时段进行整理归集到对应的历史事件拆分时段中，得到历史能耗数据拆分后的历史能耗拆分序列A，历史能耗拆分序列A中包括n个连续的不等时长的能耗数据集块X；S4：采集城市街区范围内的传感器节点的历史环境数据，并按照历史能耗拆分序列A相同的拆分节点将历史环境数据进行拆分，得到历史环境拆分序列B，历史环境拆分序列B中包括n个连续的不等时长的环境数据集块Y；S5：利用第i个能耗数据集块Xi和第i-a环境数据集块Yi-a采用初始人工智能预测模型逆向滚动预测第i+1个能耗数据集块Xi+1，将预测的第i+1个能耗数据集块Xi+1与实际的历史能耗拆分序列A中的第i+1个能耗数据集块Xi+1比较，将比较结果用误差指标表示，得到预测误差指标随逆向时间跨度变化的趋势曲线Qa，对趋势曲线Qa积分得到预测模型偏移量Z；S6：在预设范围内改变S5中a的取值，重复S5，再次得到预测模型偏移量Z；然后再次改变a的取值范围，重复n-a次，然后绘制预测模型偏移量Z随a的取值变化的趋势曲线P，并且根据趋势曲线P中的最低点，确定a的最优取值；S7：然后在a为最优取值以预测模型偏移量Za值最小为目标对人工智能预测模型的参数进行迭代训练，当预测模型偏移量Za在预设范围之内时，记录此时的人工智能预测模型的参数，并将该人工智能预测模型记为:迭代人工智能预测模型Fa；S8：根据当前采集到的智能电表节点的当前能耗数据、传感器节点的当前环境数据、a的最优取值为输入参数，输入至迭代人工智能预测模型Fa，对城市街区能耗预测进行预测，并输出预测结果。

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