[发明专利]基于空调的能耗预测方法及预测装置

说明书

本发明公开了一种基于空调的能耗预测方法及预测装置。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；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。应用本发明，能实现对空调能耗的提前、准确预测。

技术领域

本发明属于电数据处理技术领域，具体地说，是涉及一种基于空调的能耗预测方法及预测装置。

背景技术

受经济社会发展、百姓生活水平提高、极端天气日益增多等因素影响，空调使用数量和空调使用时间不断增加，空调能耗也不断增加。空调作为家电设备中能耗较大的耗电设备，其能耗在所有家电设备中占比较大。而且，空调负荷规模和能耗的不断增加，在用电高峰时段占总负荷比重较大。在夏季或冬季空调使用季节，激增的空调负荷导致负荷峰谷差显著拉大，空调负荷激增严重威胁电网设备的安全运行，常导致已经处于高温恶劣运行环境的线路及变压器满载、过载，失去对事故的抵御能力。

因此，如能对空调能耗进行提前预测，则可以在一定程度上提前做好电网电力的分配，避免因空调能耗大而引起的满载或过载问题，降低电网故障发生率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于空调的能耗预测方法及预测装置，实现对空调能耗的提前预测。

为实现上述发明目的，本发明提供的能耗预测方法采用下述技术方案予以实现：

一种基于空调的能耗预测方法，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。

如上所述的方法，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。

如上所述的方法，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。