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申请/专利权人：国网(天津)综合能源服务有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及基于仿真数据与元学习方法的建筑热负荷小样本预测方法，根据目标建筑的建筑类型确定仿真建筑的几何外形，设置建筑参数的概率分布，进行蒙特卡洛抽样，得到代表建筑不同使用情况的不同建筑参数集；仿真得到建筑在不同使用情况下的热负荷数据作为源建筑数据；将每一组源建筑数据都构建为一个单独的元任务，并使用元学习方法在元任务上进行训练，得到一个适用于同一类建筑的热负荷小样本预测基础模型；对于数据不足的目标建筑，使用得到的基础模型的参数对目标任务模型进行参数初始化，并使用目标建筑的数据进行少次训练，得到适用于目标建筑的热负荷预测模型。本发明大大降低了数据成本，并具有更高的通用性和准确性。
主权项：1.基于仿真数据与元学习方法的建筑热负荷小样本预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、根据目标建筑的建筑类型选择合适的典型建筑模型来确定仿真建筑的几何外形，并根据建筑规范文件设定仿真建筑参数的标准值和取值范围；步骤2、设置步骤1中建筑参数的概率分布，并根据概率分布进行蒙特卡洛抽样，得到代表建筑不同使用情况的不同建筑参数集；步骤3、根据步骤2中得到的建筑参数集进行建筑仿真，得到建筑在不同使用情况下的热负荷数据作为源建筑数据，并对各组源数据进行标准化；步骤4、将每一组源建筑数据都构建为一个单独的元任务，并使用元学习方法在元任务上进行训练，得到一个适用于同一类建筑的热负荷小样本预测基础模型；步骤5、对于数据不足的目标建筑，使用步骤4中得到的基础模型的参数对目标任务模型进行参数初始化，并使用目标建筑的数据进行少次训练，得到适用于目标建筑的热负荷预测模型；步骤6、使用步骤5中训练好的热负荷预测模型对目标建筑的热负荷进行预测。
全文数据：
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百度查询： 国网(天津)综合能源服务有限公司 国网天津市电力公司 国家电网有限公司 基于仿真数据与元学习方法的建筑热负荷小样本预测方法
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