一种空调负荷预测方法、装置、设备及存储介质

本发明属于空调领域，公开了一种空调负荷预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取空调系统的环境数据、设备运行数据以及历史负荷数据，并从获取到的数据中筛选出空调负荷关联的关键数据；将关键数据输入至预先训练的负荷预测模型中对空调负荷进行预测；其中，负荷预测模型包含：基于自适应混合核函数处理线性特征映射的SVR主通道，以及基于五层瓶颈结构学习预测误差的时空分布规律的BP残差通道；将负荷预测模型的输出作为空调负荷的目标预测结果。通过基于SVR‑BP混合神经网络构建的负荷预测模型对空调负荷进行预测，使得模型可以从线性和非线性两方面来对特征进行分析，从而提升了空调负荷预测的精准度。