摘要
本公开提供了基于领域知识约束的建筑用电负荷预测方法及系统,涉及电力负荷预测技术领域,包括:获取原始建筑用电负荷数据;利用自适应K近邻算法寻找原始建筑用电负荷数据中的异常数据;构建领域知识物理约束,基于领域知识物理约束构建损失计算函数,基于损失计算函数对周期的KAN网络和LSTM单元相结合的预测集成模型的参数进行优化,得到优化后的预测集成模型;将剔除异常数据后的原始建筑用电负荷数据输入优化后的预测集成模型中,通过KAN网络中的每个函数矩阵进行复合运算,将输出输入至LSTM单元,获取有效的时序特征,最终使用线性层预测输出,对预测输出进行修剪,最终得到次日每小时的建筑能耗预测结果。
技术关键词
建筑用电负荷预测
建筑能耗预测
网络处理过程
非暂态计算机可读存储介质
K近邻算法
时序特征
物理
矩阵
样本
电力负荷预测技术
表达式
样条
异常数据点
电子设备
处理器
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检测修正方法
汽车零部件
零部件轮廓
预定公差
横向偏移量
智能调度方法
智能调度模型
泊位
船舶调度技术
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