基于迁移学习的恒温恒湿空调系统负荷预测方法及系统

基于迁移学习的恒温恒湿空调系统负荷预测方法及系统，包括获取不同工厂不同外界环境参数下的历史工厂环境参数序列以及对应负荷，提取其特征数据，将所有特征数据聚类，将同一簇的历史工厂环境参数序列和其对应负荷作为一个训练集训练出一个负荷预测模型；获取当前工厂环境参数序列，计算其与所有簇的聚类中心的序列相似度，将序列相似度最大的负荷预测模型作为基准负荷预测模型；构建与基准负荷预测模型网络结构相同的目标域模型，对目标域模型进行迁移学习，将当前工厂环境参数序列输入目标域模型，输出预测的负荷；判断工厂下一时刻的空调启停状态进行热惰性修正。本发明解决了单一模型难以适应多工厂、多变环境的瓶颈。