一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统，以设定时间间隔获取建筑负荷数据，以一定时间段内若干数据点为一组样本；对建筑负荷数据进行滤波处理，得到负荷数据的平滑曲线；获取每组样本中离散数据拐点形成拐点序列，计算每组样本拟合曲线的斜率，每个历史数据点对应斜率形成斜率序列；将历史数据序列、拐点序列和斜率序列组合成神经网络模型的输入，训练神经网络模型；对训练后的神经网络模型进行测试，利用满足测试要求的神经网络模型对建筑负荷数据进行预测，获取预测结果；本发明不仅考虑了负荷本身的数据特征，还考虑了负荷曲线的特征，从而提高预测精度。