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申请/专利权人：国网湖南综合能源服务有限公司

摘要：本发明公开了一种用于冷水机组的数据驱动模型建模方法及系统，本发明方法包括获取冷水机组的运行指标的数据，通过聚类过滤和增强来构建训练样本数据库；根据基于冷水机组运行情况确定的运行指标阈值，判断训练样本数据库是否满足数据驱动模型的建模需求，若满足数据驱动模型的建模需求，则采用训练样本数据库训练冷水机组的数据驱动模型以用于预测冷水机组的功率。本发明利用“冷机建模过程的规则”+“聚类”+“增强”多种方法的结合，能够增强样本最小代价实现数据驱动模型建模的数据准备和训练过程，实现小样本下的自动模型创建，快速实现数据驱动模型参与能源系统优化，增加人工智能在能源系统优化中落地的速度。

主权项：1.一种用于冷水机组的数据驱动模型建模方法，其特征在于，包括：S101，获取冷水机组的运行指标的数据；所述冷水机组的运行指标的数据包括冷水机组的功率、冷机出水温度、冷机进水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度以及负荷率，且其中功率用于作为冷水机组的数据驱动模型的标签，冷机出水温度、冷机进水温度、冷却水进水温度、冷却水出水温度以及负荷率用于作为冷水机组的数据驱动模型的输入；S102，针对运行指标的数据通过聚类过滤和增强来构建训练样本数据库；S103，根据基于冷水机组运行情况确定的运行指标阈值，判断训练样本数据库是否满足数据驱动模型的建模需求，若不满足数据驱动模型的建模需求，则跳转步骤S101；否则，跳转步骤S104；S104，采用训练样本数据库训练冷水机组的数据驱动模型以用于预测冷水机组的功率；步骤S102包括：S201，针对冷水机组的运行指标的数据进行多维度聚类；S202，针对多维度聚类得到的聚类簇进行筛选，包括：分别计算多维度聚类得到的各个聚类簇的协方差，若某一聚类簇的协方差大于设定值则将该聚类簇删除，使得筛选后的运行指标的数据仅保留协方差小于设定值的聚类簇；S203，针对筛选后剩余的聚类簇，计算聚类簇内各项运行指标的方差；S204，将各项运行指标的方差与设定的方差阈值进行对比以判断各项运行指标是否满足条件，若不满足条件则删除该项运行指标的数据；S205，将剩余的各项运行指标的数据构建训练样本数据库；S206，判断训练样本数据库的数量大于等于设定的样本数量阈值是否成立，若成立则步骤S103；否则，通过将设定的样本数量阈值减去训练样本数据库的训练样本数量后再除以设定的样本数量阈值计算出样本不足率，若样本不足率低于预设阈值，则对训练样本数据库进行样本增强以使得训练样本数据库中的训练样本数量不少于设定的样本数量阈值，若样本不足率大于或等于预设阈值，则跳转步骤S101以继续获取运行指标的数据；所述对训练样本数据库进行样本增强包括针对训练样本数据库中各项运行指标的数据进行排序，然后通过插值或者平滑在排序结果中相邻的两项运行指标的数据之间产生新的运行指标的数据，直至训练样本数据库中的训练样本数量不少于设定的样本数量阈值。

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