一种对工业冷负荷进行预测的方法及系统

本发明属于制冷控制技术领域，尤其为一种对工业冷负荷进行预测的方法及系统，该对工业冷负荷进行预测的方法通过利用干球温度、湿球温度和相对湿度这三个关键环境特征，基于LSTM或Transformer模型进行制冷设备冷负荷的预测，该方法通过设计一个高度定制化的深度学习模型，并通过优化训练和特征工程，能够对建筑物的冷负荷进行精准预测，且该方法既对数据量和数据种类不敏感，并且计算速度又较快、在暖通冷负荷预测中泛化能力强，并解决了传统预测方法中精度不足、难以处理复杂环境参数等问题。