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申请/专利权人：杭州全能星科技有限公司

摘要：本发明属于空调能耗预测技术领域，本发明公开了一种融合多源数据的医院空调能耗预测方法；方法包括：采集m个空调末端的末端数据，并判断空调的运行模式；根据运行模式和末端数据，计算m个空调末端的日能耗数据；对m个空调末端均计算n个日能耗数据，预测m个空调末端未来时刻的日能耗数据，并构建对应的日能耗数据曲线；获取m个空调末端的历史人流量曲线，采用改进后的樽海鞘群算法对日能耗数据曲线进行修正，并标记为修正曲线；对m个空调末端构建对应的位置集合，结合对应的修正曲线，计算医院各位置的能耗数据；本发明能够为医院提供精准的能耗预测，为医院的精细化管理提供数据支撑，提升能源利用效率。

主权项：1.一种融合多源数据的医院空调能耗预测方法，其特征在于，包括：S1：采集m个空调末端的末端数据，m为大于1的整数；所述末端数据包括室内温度、送风温度、风机风速以及日运行时间；S2：根据末端数据，判断空调的运行模式；S3：根据空调的运行模式和m个空调末端的末端数据，计算m个空调末端的日能耗数据；所述日能耗数据为空调末端在一日内的能耗数据；日能耗数据的计算方法包括： ；式中，为第i个空调末端的日能耗数据，为第i个空调末端的风机风速，为第i个空调末端对应的温差，为运行模式调整因子，为第i个空调末端的日运行时间，、为预设比例系数，；运行模式调整因子根据运行模式获取；S4：对m个空调末端均计算n个日能耗数据，预测m个空调末端未来时刻的日能耗数据，n为大于1的整数，并构建m个空调末端的日能耗数据曲线；将一个空调末端的n个日能耗数据构建一个分析集合，其中每个空调末端的n个日能耗数据为日期连续的日能耗数据；将个分析集合分别输入对应训练好的个能耗预测模型，预测未来时刻的日能耗数据，其中，，能耗预测模型与空调末端一一对应；根据预测出每个空调末端的未来时刻的日能耗数据，并结合对应的日期，构建每个空调末端的日能耗数据曲线；S5：获取m个空调末端的历史人流量曲线，采用改进后的樽海鞘群算法对m个空调末端的日能耗数据曲线进行修正，并将修正完成的日能耗曲线标记为修正曲线；所述对m个空调末端的日能耗数据曲线进行修正的步骤包括：步骤1：预设种群规模Z和次数阈值G；步骤2：生成初始化种群，初始化种群中个体的位置被定义在一维搜索空间中，个体的位置与预设的修正标签一一对应，修正标签为修正曲线对应的数字标签；步骤3：确定适应度函数；步骤4：随机选取一个未被标记为已选择末端的空调末端，并标记为已选择末端；计算初始化种群中每只个体对应的适应度，将适应度最大对应个体的位置作为食物源位置；步骤5：更新领导者位置和追随者位置；步骤6：计算动态边界，生成每只个体对应的反向解并添加至种群中；步骤7：将个体的反向解也作为个体，计算种群中所有个体的适应度，将种群中所有个体的适应度从大到小进行排序，保留排在前Z只的个体，并作为新的种群，将新的种群中适应度最大对应个体的位置作为新的食物源位置；步骤8：循环步骤5～步骤7，直至新的种群对应的迭代次数达到次数阈值G时，循环结束，获取新种群中食物源位置对应修正标签对应的修正曲线，并作为步骤4中已选择末端的修正曲线；步骤9：循环步骤4～步骤8，直至m个空调末端均被标记为已选择末端时，循环结束，获取m个空调末端的修正曲线；S6：对m个空调末端构建对应的位置集合，结合m个空调末端的修正曲线，计算医院各位置的能耗数据。

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