[发明专利]一种用于建筑能耗的复合预测方法

权利要求书

1.一种用于建筑能耗的复合预测方法，其特征在于，该方法包括：

获取待测建筑物的建筑类型信息，按照区域功能，将建筑物划分为多个功能区域，将每个功能区域产生的能耗数据作为输入数据，输入至预先建立的建筑能耗预测采集模型，计算该功能区域的建筑能耗的预测值，然后汇总各个功能区域的建筑能耗的预测值，形成整个建筑的总体建筑能耗的预测结果；

所述多个功能区域包括：公共区域、办公区域、卫生间区域、餐厅厨房区域、淋浴间区域、洗衣房区域、游泳池区域和信息中心区域；

所述公共区域的电能耗的预测值包括：公共照明的电能耗的预测值、公共空调的电能耗的预测值、公共电梯的电能耗的预测值和公共通风的电能耗的预测值；其中，

所述公共照明的电能耗的预测值Q_公共照明为：

Q_公共照明＝F1(t1)；                              (1)

其中，t1为照明使用时间；F1(t1)为照明使用时间与公共照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述公共空调的电能耗的预测值Q_公共空调为：

Q_公共空调＝F2(t2，f1，w)；                         (2)

其中，t2为空调使用时间；f1为公共区域的人流量；w为天气；F2(t2，f1，w)＝LSTM(t2，f1，w)；其中，LSTM(t2，f1，w)为公共空调的电能耗的LSTM模型，该模型的输入单元为：空调使用时间、公共区域的人流量和天气，输出为公共空调的电能耗的预测值；

所述公共电梯的电能耗的预测值Q_公共电梯为：

Q_公共电梯＝F3(f1)；                           (3)

其中，F3(f1)为公共区域的人流量与公共电源的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述公共通风的电能耗的预测值Q_公共通风为：

Q_公共通风＝F4(t1)；                           (4)

其中，F4(t1)为照明使用时间与公共通风的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述公共区域的电能耗的预测值Q_公共区域为：

Q_公共区域＝ Q_公共照明+ Q_公共空调+ Q_公共电梯+ Q_公共通风               (5)

所述办公区域的电能耗的预测值包括：办公照明的电能耗的预测值和办公空调的电能耗的预测值；其中，

所述办公照明的电能耗的预测值Q_办公照明为：

Q_办公照明＝F5(t3)；                                (6)

其中，t3办公使用时间；F5(t3)为办公使用时间与办公照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述办公空调的电能耗的预测值Q_办公空调为：

Q_办公空调＝F6(t3，f2，w)；                             (7)

其中，f2为办公区域的人流量；w为天气；F6(t3，f2，w)＝LSTM(t3，f2，w)；其中，LSTM(t3，f2，w)为办公空调的电能耗的LSTM模型，该模型的输入单元为：办公使用时间、办公区域的人流量和天气，输出为办公空调的电能耗的预测值；

Q_办公区域＝ Q_办公照明+ Q_办公空调；                             (8)

所述卫生间区域的能耗的预测值包括：卫生间照明的电能耗的预测值和卫生间水能耗的预测值；其中，

所述卫生间照明的电能耗的预测值Q_{卫生间照明}为：

Q_{卫生间照明}＝F7(t4)；                             (9)

其中，t4为卫生间使用时间；F7(t4)为卫生间使用时间与卫生间照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述卫生间水能耗的预测值Q_卫生间水为：

Q_卫生间水＝F8(t4，f3)；                          (10)

其中，f3为卫生间的人流量；F8(t4，f3)＝LSTM(t4，f3)；其中，LSTM(t4，f3)为卫生间水能耗的LSTM模型，该模型的输入单元为：卫生间使用时间和卫生间的人流量，输出为卫生间水能耗的预测值；

所述卫生间区域的能耗的预测值Q_{卫生间区域}为：

Q_{卫生间区域}＝ Q_办公照明+ Q_办公空调；                        (11)

所述餐厅厨房区域的能耗的预测值包括：餐厅厨房照明的电能耗的预测值、餐厅厨房设备用电的电能耗的预测值、餐厅厨房用水能耗的预测值和餐厅厨房用气能耗的预测值；其中，

所述餐厅厨房照明的电能耗的预测值Q_厨房照明为：

Q_厨房照明＝F9(t5)；                       (12)

其中，t5为餐厅厨房使用时间；F9(t5)为餐厅厨房使用时间与餐厅厨房照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述餐厅厨房设备用电的电能耗的预测值Q_厨房用电为：

Q_厨房用电＝F10(f4)；                       (13)

其中，f4为餐厅厨房的人流量；F10(f4)为餐厅厨房的人流量与餐厅厨房设备用电的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述餐厅厨房用水能耗的预测值Q_厨房用水为：

Q_厨房用水＝F11(f4)；                       (14)

其中，F11(f4)为餐厅厨房的人流量与餐厅厨房用水能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述餐厅厨房用气能耗的预测值Q_厨房用气为：

Q_厨房用气＝F12(f4)；                         (15)

其中，F12(f4)为餐厅厨房的人流量与餐厅厨房用气能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述餐厅厨房区域的能耗的预测值Q_{餐厅厨房区域}为：

Q_{餐厅厨房区域}＝ Q_厨房照明+ Q_厨房用电+ Q_厨房用水+ Q_厨房用气；           (16)

所述淋浴间区域的能耗的预测值包括：淋浴照明的电能耗的预测值和淋浴用水能耗的预测值；其中，

所述淋浴照明的电能耗的预测Q_淋浴照明为：

Q_淋浴照明＝F13(t6)；                             (17)

其中，t6为淋浴使用时间；F13(t6)为淋浴使用时间与淋浴照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述淋浴用水能耗的预测值Q_淋浴用水为：

Q_淋浴用水＝F14(f5)；                             (18)

其中，f5为淋浴的人流量；F14(f5)为淋浴的人流量与淋浴用水能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述淋浴间区域的能耗的预测值Q_{淋浴间区域}为：

Q_{淋浴间区域}＝Q_淋浴照明 + Q_淋浴用水；                      (19)

所述洗衣房区域的能耗的预测值包括：洗衣房照明的电能耗的预测值、洗衣房设备用电的电能耗的预测值和洗衣房用水能耗的预测值；其中，

所述洗衣房照明的电能耗的预测值Q_{洗衣房照明}为：

Q_{洗衣房照明}＝F15(t7)；                                      (20)

其中，t7为洗衣房使用时间；F15(t7)为洗衣房使用时间与洗衣房照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述洗衣房设备用电的电能耗的预测值Q_{洗衣房用电}为：

Q_{洗衣房用电}＝F16(f6)；                                      (21)

其中，f6为洗衣房的人流量；F16(f6)为洗衣房的人流量与洗衣房设备用电的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述洗衣房用水能耗的预测值Q_{洗衣房用水}为：

Q_{洗衣房用水}＝F17(f6)；                                      (22)

其中，F17(f6)为洗衣房的人流量与洗衣房用水能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述洗衣房区域的能耗的预测值Q_{洗衣房区域}为：

Q_{洗衣房区域}＝ Q_{洗衣房照明}+ Q_{洗衣房用电}+ Q_{洗衣房用水}；                          (23)

所述游泳池区域的能耗的预测值包括：游泳池照明的电能耗的预测值、游泳池设备用电的电能耗的预测值和游泳池用水能耗的预测值；其中，

所述游泳池照明的电能耗的预测值Q_{游泳池照明}为：

Q_{游泳池照明}＝F18(t8)；                            (24)

其中，t8为游泳池的使用时间；F18(t8)为游泳池的使用时间与游泳池照明的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述游泳池设备用电的电能耗的预测值Q_{游泳池用电}为：

Q_{游泳池用电}＝F19(f7)；                              (25)

其中，f7为游泳池的人流量；F19(f7)为游泳池的人流量与游泳池设备用电的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述游泳池用水能耗的预测值Q_{游泳池用水}为：

Q_{游泳池用水}＝F20(f7)；                            (26)

其中，F20(f7)为游泳池的人流量与游泳池用水能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述游泳池区域的能耗的预测值Q_{游泳池区域}为：

Q_{游泳池区域}＝ Q_{游泳池照明}+ Q_{游泳池用电}+ Q_{游泳池用水}；            (27)

所述信息中心区域的能耗的预测值包括：信息中心IT的电能耗的预测值、信息中心IT设备用电的电能耗的预测值和信息中心照明空调用电的电能耗的预测值；其中，

所述信息中心IT的电能耗的预测值Q_{信息中心照明}为：

Q_{信息中心IT}＝F21(t9)；                              (28)

其中，t9为信息中心的使用时间；F21(t9)为信息中心的使用时间与信息中心IT的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述信息中心IT设备用电的电能耗的预测值Q_{信息中心设备}为：

Q_{信息中心设备}＝F22(t9)；                                (29)

其中，F22(t9)为信息中心的使用时间与信息中心IT设备用电的电能耗的预测值之间的一次线性函数；

所述信息中心照明空调用电的电能耗的预测值Q_{信息中心空调}为：

Q_{信息中心空调}＝F23(t9，w)；                             (30)

其中，F23(t9，w)＝LSTM(t9，w)；其中，LSTM(t9，w)为信息中心照明空调用电的电能耗的LSTM模型，该模型的输入单元为：信息中心的使用时间和天气，输出为信息中心照明空调用电的电能耗的预测值；

所述信息中心区域的能耗的预测值Q_{信息中心区域}为：

Q_{信息中心区域}＝ Q_{信息中心IT}+ Q_{信息中心设备}+ Q_{信息中心空调}                     (31)。