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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
摘要：本发明一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法、系统及存储介质涉及公共楼宇空调节能技术领域。方法包括：S1、空调能耗预测模型的数据收集与处理；S2、通过斯皮尔曼相关系数进行相关性分析；S3、将分析处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；采用混沌约束DE算法优化LSTM神经网络的权值和阈值；获得优化的空调能耗预测模型；S4、利用优化后空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果；引入Attention机制提取LSTM神经网络预测输出的重要特征信息即空调负荷影响因素；S5、通过验证指标来判断模型的预测性能。本发明对空调系统的长期能耗，及其在若干个短期控制步长的能耗，实现了能耗的实时预测与控制。
主权项：1.一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法，其特征在于，方法包括：步骤1、空调能耗预测模型的数据收集与处理；步骤2、通过斯皮尔曼相关系数对步骤1收集到的数据进行相关性分析；步骤3、将步骤2分析处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；将训练集的数据输入用于训练模型参数，采用混沌约束DE算法优化LSTM神经网络的权值和阈值；获得优化后的空调能耗预测模型；步骤4、将步骤3所述的测试集数据作为输入，利用优化后的空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果；引入Attention机制提取LSTM神经网络预测输出的重要特征信息，所述重要特征信息即空调负荷影响因素；步骤5、通过验证指标来判断模型的预测性能；具体的是将预测结果与验证集相比较，判断预测结果与实际结果误差大小。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法、系统及存储介质
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