摘要
本发明创造提供了一种基于生成对抗网络的建筑冷热负荷预测方法,包括:构建冷热负荷预测模型和室内温度判断模型;室内温度判断模型能够以包括冷热负荷真实数据和冷热负荷预测模型输出的冷热负荷预测数据混合作为输入,得到室内预测温度;基于生成对抗网络,交替训练两个模型,得到目标冷热负荷预测模型;室内温度判断模型通过判别其输出的室内预测温度与室内真实温度的真假来判断输入的冷热负荷数据的真假,进而优化其模型参数;根据目标冷热负荷预测模型对建筑的冷热负荷进行预测,得到建筑的冷热负荷预测值。本发明创造中,提高了建筑冷热负荷预测的精准性和便捷性,且能够通过数据累计不断进化更新。
技术关键词
负荷预测模型
生成对抗网络
一维卷积神经网络
计算机可读取存储介质
负荷历史数据
处理器通信
更新模型参数
气象
建筑
噪声数据
存储器
空调
指令
温湿度
电子设备