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申请/专利权人：亚信万联科技(南京)有限公司

摘要：本发明提供一种基于场景识别和需量预测的HVAC优化控制方法，包括步骤：从独立空间内的多个数据源采集关键变量数据；对采集到的数据进行数据清洗；从预处理后的数据中提取有用的特征，构建特征向量；将特征向量输入LSTM模型，得到场景分类概率和需量预测值；根据场景识别和需量预测结果，动态调整HVAC系统的运行参数；根据最优控制策略，生成具体的HVAC系统控制指令。本发明通过多源数据采集、LSTM模型的应用和多目标优化模型的使用，提出了一种创新的HVAC优化控制方法，相比现有技术，具有较高的创造性和新颖性，能够有效解决现有方法中的控制延迟和预测不准确等问题，提高系统的整体效率和用户舒适度。

主权项：1.一种基于场景识别和需量预测的HVAC优化控制方法，其特征在于：包括步骤：S1、数据采集与预处理基于独立空间内的多个数据源收集表征当前时间步的建筑能耗的关键变量数据，通过设定预期范围去除异常关键变量数据，以确保数据的准确性和可靠性，利用平滑滤波器去除噪声，并通过线性和或多项式插值补全缺失数据，保证数据的完整性；S2、特征提取与归一化对处理后的关键变量数据进行特征提取，确保所有变量数据在相同的时间步t上对齐后构建特征向量Fi,t；S3、场景识别与需量预测将所述特征向量Fi,t输入到LSTM模型中进行场景识别和需量预测，得到当前时间步t的场景分类概率PCi｜Fi,t和未来时间步t+k的需量预测值Di,t+k，根据需量预测值Di,t+k生成动态需量计划，表示未来t+k时间内的需量；S4、最优控制策略生成根据所述LSTM模型提供的场景识别和需量预测结果，应用多目标优化模型生成最优控制策略，以高效且舒适管理独立空间的能耗需求和环境控制，其过程如下：S41、通过用户舒适度函数Ui,t和能耗函数Ei,t加权和的方式，构建一量化评估HVAC系统性能的综合目标函数J，量化多目标优化问题：，式中，α和β表示为用户舒适度和能耗的权重系数；Ui,t指在时间步t独立空间i的用户舒适度；Ei,t指在时间步t独立空间i的能耗；其中，、，式中，Ttarget表示为温度目标值；Htarget表示为湿度目标值；Ctarget表示为CO2浓度目标值；WT、WH和WC分别表示为温度、湿度和CO2浓度的权重参数；Pi,t表示为独立空间i的HVAC系统在时间步t的功率；△t表示为时间步长；S42、使用PSO优化算法求解目标函数J，得到使所述目标函数J最优的控制变量，实现环境控制最大化和能耗需求最小化的目标；S5、HVAC系统控制指令生成根据所述PSO优化算法及所述动态需量计划得到的最优控制变量转化为具体未来t+k时间内的HVAC系统控制指令操作计划，根据所述指令操作计划发送指令，实现环境控制。

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