[发明专利]一种融合PLC技术与主元分析-BP神经网络的负荷预测系统

说明书

本发明公开了一种融合PLC技术与主元分析‑BP神经网络的负荷预测系统，包括PLC逻辑控制器、触摸屏、智能网关、存储模块、运算模块、主元分析模块和BP神经网络构建模块，PLC逻辑控制器分别与触摸屏和智能网关连接，智能网关与存储模块连接，存储模块与运算模块和触摸屏连接，运算模块与主元分析模块和BP神经网络构建模块连接，主元分析模块和BP神经网络构建模块将计算得到的结果反馈给存储模块，本发明可降低原始数据的维度，从而较大地减少末端负荷算法的需求时间，对末端设备实时运行状态调整具有十分重要的意义，具有计算量小，可靠性高，时滞性小等优点。

技术领域

本发明涉及PLC技术领域，特别是一种融合PLC技术与主元分析-BP神经网络的负荷预测系统。

背景技术

在暖通领域，末端用冷负荷的准确预测是一个十分棘手的难题。目前由于先进的制造工艺，设备的效率基本上均能达到设计工况的最大值，此时比较突出的问题便是怎样合理的调用设备，从而实现整体能耗的最小化。末端用冷负荷预测可有效地解决上述问题，通过相关算法，预先知道末端的时序蓄冷量，便可以通过程序基于整体能耗最小化制定策略预先设置好设备的运行状态。目前由于暖通系统中末端负荷的关联因素繁多，计算量大，因而直接利用繁多的初始数据来实现末端负荷的预测十分困难，而且也会导致末端负荷预测结果时滞性较大，不利于设备的实时性调节。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种结构简单，计算量小，可靠性高，时滞性小的融合PLC技术与主元分析-BP神经网络的负荷预测系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种融合PLC技术与主元分析-BP神经网络的负荷预测系统，包括PLC逻辑控制器、触摸屏、智能网关、存储模块、运算模块、主元分析模块和BP神经网络构建模块，所述PLC逻辑控制器分别与所述触摸屏和智能网关连接，所述智能网关与所述存储模块连接，所述存储模块与所述运算模块和触摸屏连接，所述运算模块与所述主元分析模块和BP神经网络构建模块连接，所述主元分析模块和BP神经网络构建模块将计算得到的结果反馈给所述存储模块。

所述PLC逻辑控制器用于收集预测样本和训练样本，以及对所述训练样本进行负荷预测。

所述触摸屏内安装有触摸屏组态软件，所述触摸屏组态软件包括集成好的通讯接口以及相关数据传输函数。

所述运算模块包括数学应用软件，所述数学应用软件内设置有神经网络功能箱。

所述主元分析模块包括归一、去均值处理，计算归一化矩阵的协方差矩阵和确定主元负载矩阵。

所述归一、去均值处理，计算归一化矩阵的协方差矩阵和确定主元负载矩阵的实现步骤如下：

(1)、假设训练样本共有n个，而每个样本有m个观察量，则训练样本构成数据集x∈R^n×m；

(2)、归一化处理消除不同观测量量纲的影响，

其中，为第i行第j列的样本矩阵的归一化矩阵；

X_ij为样本矩阵的第i行第j列的数值；

min(x_j)为样本矩阵的第j列的最小值；

max(x_j)为样本矩阵的第j列的大值；

(3)、去均值处理，

其中，为去均值后的第i行第j列的样本矩阵的归一化矩阵；

mean(x_j)为样本矩阵第j列的数值的平均值；

(4)、求解归一化矩阵的协方差矩阵Z，