摘要
本发明提供了一种建筑冷负荷区间的预测方法、装置及电子设备,包括:获取建筑内供冷设备的水侧参数;对上述水侧参数进行预处理,得到预处理参数;将上述预处理参数输入预先训练好的负荷区间预测模型中,输出距离当前时间点预设时间段的预测建筑冷负荷区间;上述负荷区间预测模型预先基于信息熵技术、多种类型预设的初始预测模型以及预设的历史水侧参数构建得到。该方法通过信息熵技术优化输入数据与模型参数,结合多模型的互补性及权重设置策略,提升了预测精度的同时降低了计算复杂度。
技术关键词
建筑冷负荷
神经网络算法
滑动时间窗口
参数
供冷设备
计算机可执行指令
信息熵
时间段
电子设备
粒子群优化算法
冷冻水流量
覆盖率
数据处理模块
训练集
预测装置
多模型
处理器
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