基于贝叶斯校准的社区能源能耗预测方法、装置及设备

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正文
推荐专利
基于贝叶斯校准的社区能源能耗预测方法、装置及设备
申请号:CN202411506336
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119047651B
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于贝叶斯校准的社区能源能耗预测方法、装置及设备,涉及能耗预测技术领域,方法包括将历史能耗数据和社区能源影响数据输入到训练好的能耗预测模型,生成第一预测数据,并确定差异数据;提取时间序列直方图,确定影响数据分布特征,并确定能耗预测模型的先验分布;基于贝叶斯定理,根据差异数据,确定似然值,并生成后验分布;将后验分布和未来社区能源影响数据输入至训练好的能耗预测模型中,生成第二预测数据和预测置信度;提取第一相似度和目标时间区间;分别提取历史相似能耗数据以及预测相似能耗数据,确定第二相似度;根据第二预测数据、预测置信度以及第二相似度,生成最终能耗预测结果。本发明可以提高预测的精度。
技术关键词
能耗预测模型 能耗预测方法 数据分布特征 跨模态融合特征 能源 校准 交叉注意力机制 特征提取模块 长短期记忆网络 直方图 能耗预测技术 多模态特征融合 预测装置 蒙特卡洛方法
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