[发明专利]一种建筑物冷负荷需求预测方法、系统、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种建筑物冷负荷需求预测方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤:采集影响目标建筑物冷负荷的特征变量数据，组成总数据集，根据总数据集构建训练数据集和测试数据集；将训练数据集分批次训练，构建双向循环神经网络冷负荷预测模型；通过测试数据集测试双向循环神经网络冷负荷预测模型，得到预测值；通过预测值与总数据集计算双向循环神经网络冷负荷预测模型的均方根误差；根据均方根误差选取最优的双向循环神经网络冷负荷预测模型，并将待预测的所述特征变量数据输入，输出建筑物冷负荷预测结果。根据建筑物冷负荷预测结果，有计划的开启目标建筑物的冷冻机组，解决开启过多冷冻机组造成能源浪费的问题。