华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (10): 19-29.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190546
周璇 雷尚鹏 闫军威†
ZHOU Xuan LEI Shangpeng YAN Junwei
摘要: 照明插座能耗多步预测对建筑电力负荷调度、能耗优化管理等节能技术的研究具有重要意义。然而,由于受到人行为、室外干球温度、相对湿度等诸多因素的影响,照明插座能耗时间序列具有不确定性、随机性以及非线性等特征,难以准确预测。文中分析了大型办公建筑照明插座分项能耗时间序列的分布特征,采用长短期记忆模型,提出了基于深度学习的多步预测建模方法,讨论了隐含层数、隐含层神经元数与迭代次数等深度学习建模超参数的选择问题,并探讨了样本数量对模型预测精度的影响。仿真结果表明,与 BP 神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,深度学习预测模型的 24h多步预测平均精度分别提高了 13. 25%与 4. 23%。
中图分类号: