[发明专利]基于空调的能耗预测方法及预测装置

权利要求书

1.一种基于空调的能耗预测方法，其特征在于，所述方法包括：

针对预测区域，获取在空调使用季节、预测时间之前的统计时间段内所述预测区域内在线智能空调的平均总能耗值P0和平均在线空调数量N0；

获取所述预测时间内的室外平均温度Tav和室外最低温度Tlow；

根据下述回归模型预测所述预测时间内的在线智能空调数量N：

N=a1*Tav+a2*Tlow+b；a1、a2和b均为常数；

根据下述公式预测所述预测时间内的空调总能耗值Pk：

Pk=c*P0*N/N0；c为已知的系数，且所述c至少包括根据所述预测区域内总空调数量与智能空调数量的比值，所述总空调包括所述智能空调和非智能空调。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线智能空调为指定品牌的智能空调，所述系数c还包括根据所述预测区域内所有品牌的总空调数量与所述指定品牌的所有空调数量的比值；所述所有品牌的总空调数量包括所有品牌的智能空调与非智能空调，所述指定品牌的所有空调包括所述指定品牌的智能空调与非智能空调。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对预测区域，获取在空调使用季节、预测时间之前的统计时间段内所述预测区域内在线智能空调的平均总能耗值P0和平均在线空调数量N0，具体包括：

获取已知的在空调使用季节在线智能空调识别数据及其上传的能耗值和能耗值上传时间，从中获取智能空调识别数据属于所述预测区域内的空调识别数据、能耗值上传时间属于所述统计时间段内的所有能耗值，计算出在所述统计时间段内的平均总能耗值，作为所述预测区域内在线智能空调的平均总能耗值P0；

同时，根据能耗值上传时间属于所述统计时间段、且智能空调识别数据属于所述预测区域内的空调识别数据确定出在所述统计时间段内的所有在线空调数量，并计算出在所述统计时间段内的平均在线空调数量，作为所述预测区域内在线智能空调的平均在线空调数量N0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述预测时间为当前空调使用季节内的首个预测时间，所述预测时间之前的统计时间段为上一个空调使用季节内的所有天数或指定天数或所有天数中的指定时间或指定天数中的指定时间；若所述预测时间为当前空调使用季节内的非首个预测时间，所述预测时间之前的统计时间段为当前空调使用季节内、所述预测时间之前的所有天数或指定天数或所有天数中的指定时间或指定天数中的指定时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述常数a1、a2和b采用下述过程确定：

从已知的大数据中获取在空调使用季节内的建模用在线智能空调数量N’、所述建模用在线智能空调数量N’所对应的建模用室外平均温度T’av和建模用室外最低温度T’low;

用所述建模用在线智能空调数量N’、所述建模用室外平均温度T’av和所述建模用室外最低温度T’low建立回归模型N’=a1*T’av+a2*T’low+b，确定出a1、a2和b。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取在非空调使用季节所述预测区域内的平均能耗基准值P’；

根据所述平均能耗基准值P’和所述空调总能耗值Pk预测所述预测时间内的电网总能耗值Pz：Pz= P’+Pk。