一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法、系统及存储介质

本发明一种基于改进LSTM网络的空调能耗预测方法、系统及存储介质涉及公共楼宇空调节能技术领域。方法包括：S1、空调能耗预测模型的数据收集与处理；S2、通过斯皮尔曼相关系数进行相关性分析；S3、将分析处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；采用混沌约束DE算法优化LSTM神经网络的权值和阈值；获得优化的空调能耗预测模型；S4、利用优化后空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果；引入Attention机制提取LSTM神经网络预测输出的重要特征信息即空调负荷影响因素；S5、通过验证指标来判断模型的预测性能。本发明对空调系统的长期能耗，及其在若干个短期控制步长的能耗，实现了能耗的实时预测与控制。