一种基于多因素混沌支持向量机的空调负荷动态预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多因素混沌支持向量机的空调负荷动态预测方法，针对蓄冷空调系统、冷热电三联供空调系统、太阳能空调系统等复杂建筑能源系统，通过对历史负荷序列进行相空间重构，并考虑空调负荷的内在因素，基于支持向量机技术对空调动态负荷进行准确的短期预测。其技术方案为：首先建立以室外温度、相对湿度、太阳辐射强度等气象因素和冷冻水温度为主的训练样本集；采用人工智能方法优化相空间重构参数，经过负荷序列进行混沌特性识别后对负荷序列进行相空间重构；再通过网格搜索方法找到多因素混沌支持向量机负荷模型的模型相关参数；建立多因素混沌支持向量机负荷模型并进行预测。利用本方法，提高了空调动态负荷的预测精度。