负荷预测模型建立方法、机房群控系统控制方法及介质.pdf 立即下载
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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116011242A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202310086363.0G06F18/214(2023.01)(22)申请日2023.01.31G06F119/06(2020.01)(71)申请人青岛海尔空调电子有限公司地址266500山东省青岛市经济技术开发区海尔开发区工业园申请人青岛海尔空调器有限总公司海尔智家股份有限公司(72)发明人牟晨涛王宇赵永俊蔺怀钰李连会尹鹏武文杰曲晓蕾郑浩然袁青伟孙立翔(74)专利代理机构北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙)11482专利代理师陈敏(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称负荷预测模型建立方法、机房群控系统控制方法及介质(57)摘要本发明涉及机房群控系统,具体提供一种负荷预测模型建立方法、机房群控系统控制方法及介质,旨在解决现有的负荷预测未基于公共建筑情况参数来进行的问题。为此目的,本发明通过S1、构建二维数组模型,并将其作为待训练模型;S2、获取公共建筑情况参数,并基于公共建筑情况参数对待训练模型进行模型训练,其中公共建筑情况参数至少包括公共建筑状态参数以及当前公共建筑内冷量值;S3、判断是否完成对待训练模型的模型训练;S4、若未完成,则循环执行步骤S2~S4,直到完成模型训练,生成负荷预测模型。基于生成的负荷预测模型,将公共建筑状态参数输入到负荷预测模型中,从而得到预测的负荷;基于预测的负荷,控制机房群控系统执行相应的控温操作。CN116011242ACN116011242A权利要求书1/2页1.一种负荷预测模型建立方法,应用于公共建筑,其特征在于,所述方法包括:S1、构建二维数组模型,并将所述二维数组模型作为待训练模型;S2、获取所述公共建筑情况参数,并基于所述公共建筑情况参数对所述待训练模型进行模型训练,其中所述公共建筑情况参数至少包括所述公共建筑状态参数以及当前所述公共建筑内冷量值;S3、判断是否完成对所述待训练模型的模型训练;S4、若未完成,则循环执行步骤S2~S4,直到完成所述模型训练,生成所述负荷预测模型。2.根据权利要求1所述的负荷预测模型建立方法,其特征在于,“构建二维数组模型”的步骤包括:获取所述公共建筑内人员数量阈值以及所述公共建筑外焓值阈值;基于所述公共建筑外焓值阈值确定所述二维数组的一维域范围;基于所述公共建筑内人员数量阈值确定所述二维数组的二维域范围。3.根据权利要求1所述的负荷预测模型建立方法,其特征在于,“基于所述公共建筑情况参数对所述待训练模型进行模型训练”的步骤包括:设定第一参数j,对所述第一参数j进行赋值并且更新所述第一参数j的赋值;设定第二参数i,对所述第二参数i进行赋值并且更新所述第二参数i的赋值;当完成所述第一参数j以及所述第二参数i的赋值更新后,判断所述待训练模型中的[j,i]项是否等于初始值;基于判断结果,对所述待训练模型中的[j,i]项进行更新。4.根据权利要求3所述的负荷预测模型建立方法,其特征在于,所述公共建筑状态参数包括公共建筑外焓值最小值、公共建筑外焓值最大值以及当前公共建筑外焓值,“对所述第一参数j进行赋值并且更新所述第一参数j的赋值”的步骤包括:S11、将所述公共建筑外焓值最小值赋值给所述第一参数j;S12、判断所述第一参数j与所述当前公共建筑外焓值是否一致;S13、若一致,则完成所述第一参数j的赋值更新,否则,更新所述第一参数j的赋值;S14、循环执行步骤S12~S14,直到所述第一参数j的赋值大于所述公共建筑外焓值最大值。5.根据权利要求3所述的负荷预测模型建立方法,其特征在于,所述公共建筑状态参数包括公共建筑内人员数量最小值、公共建筑内人员数量最大值以及当前公共建筑内人员数量,“对所述第二参数i进行赋值并且更新所述第二参数i的赋值”的步骤包括:S21、将所述公共建筑内人员数量最小值赋值给所述第二参数i;S22、判断所述第二参数i与所述当前公共建筑内人员数量是否一致;S23、若一致,则完成所述第二参数i的赋值更新,否则,更新所述第二参数i的赋值;S24、循环执行步骤S22~S24,直到所述第二参数i的赋值大于所述公共建筑内人员数量最大值。6.根据权利要求3所述的负荷预测模型建立方法,其特征在于,“基于判断结果,对所述待训练模型中的[j,i]项进行更新”的步骤包括:当所述待训练模型中的[j,i]项等于所述初始值时,将所述当前所述公共建筑内冷量2CN116011242A权利要求书2/2页值赋值给所述待训练模型中的[j,i]项;当所述待训练模型中的[j,i]项不等于所述初始值时,将所述当前所述公共建筑内冷量值与所述待训练模型中的[j,i]项的均值赋值给所述待训练
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