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摘要：本发明公开了一种基于气象因素的空调用电负荷预测方法和系统，该方法为针对用户侧空调用电负荷的预测方法，特别适用于由水电站供电的场景，其综合运用用户侧目标区域的历史气象数据、空调基础配置数据、建筑配置数据以及空调历史运行数据，结合循环神经网络技术，构建并优化建筑负荷预测模型，并利用空调的关键影响因子对该模型进行调节，进而得到空调运行负荷预测模型；同时考虑水电站供电侧对河流气象的影响，并将气象预测数据作为输入，结合空调基础配置数据，以精准量化用户侧目标区域在未来预设时段的空调用电负荷，解决了目前所采用的预测模型对空调用电负荷的预测结果不准确的问题，为水电站供电调度、空调能耗管理提供有力支持。
主权项：1.一种基于气象因素的空调用电负荷预测方法，其特征在于，应用于用户侧的空调中，所述空调由水电站供电，所述方法包括：获取用户侧目标区域的历史气象数据、空调基础配置数据、建筑配置数据和空调历史运行数据；所述空调历史运行数据包括空调历史运行模式、空调历史运行温度、空调历史故障数据和空调历史维修数据；将所述历史气象数据、所述建筑配置数据、所述空调历史运行模式和所述空调历史运行温度作为训练数据，以对循环神经网络进行训练，得到训练后的建筑负荷预测模型；所述建筑负荷预测模型反映了所述用户侧目标区域的建筑散热量；根据所述空调基础配置数据、所述空调历史故障数据和所述空调历史维修数据确定所述空调的关键影响因子，并通过所述关键影响因子对所述建筑负荷预测模型进行调节，得到所述用户侧目标区域的空调运行负荷预测模型；构建水电站所处供电侧的河流气象预测模型，并获取所述河流气象预测模型输出的所述用户侧目标区域在未来预设时段的气象预测数据；将所述气象预测数据输入至所述空调运行负荷预测模型中进行处理，输出空调运行负荷预测数据，并结合所述空调基础配置数据，量化所述用户侧目标区域在所述未来预设时段的空调用电负荷。
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