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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)建筑科學(xué)研究院有限公司;重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119358428B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411955264.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由狄彥強(qiáng);樊智軒;張秋蕾;高亞鋒;陳泓伯設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取中溫冷水機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和多尺度注意力機(jī)制Attention構(gòu)建LSTM?Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型；利用所述訓(xùn)練集和測(cè)試集對(duì)所述LSTM?Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和超參數(shù)優(yōu)化以得到最優(yōu)的LSTM?Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型；在預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)通過所述LSTM?Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬得到預(yù)測(cè)值，并判斷是否有與所述預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值，若沒有，則輸出預(yù)測(cè)值；若有，則對(duì)所述預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值進(jìn)行精度評(píng)價(jià)以判斷是否符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)同化的中溫冷水機(jī)組功耗預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取中溫冷水機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和多尺度注意力機(jī)制Attention構(gòu)建LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型；利用所述訓(xùn)練集和測(cè)試集對(duì)所述LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和超參數(shù)優(yōu)化以得到最優(yōu)的LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型；在預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)通過所述LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬得到預(yù)測(cè)值，并判斷是否有與所述預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的觀測(cè)值，若沒有，則輸出預(yù)測(cè)值；若有，則對(duì)所述預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值進(jìn)行精度評(píng)價(jià)以判斷是否符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，若符合，則輸出所述預(yù)測(cè)值；若不符合，則通過集合卡爾曼濾波數(shù)據(jù)同化算法對(duì)LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整并重新進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬和精度評(píng)價(jià)直至符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，具體為：步驟一：利用集合卡爾曼濾波數(shù)據(jù)同化算法對(duì)所述預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值進(jìn)行同化，得到所述預(yù)測(cè)值與所述觀測(cè)值的同化值；步驟二：對(duì)所述觀測(cè)值進(jìn)行高斯濾波得到真實(shí)值，以所述同化值與所述真實(shí)值的相對(duì)誤差作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，當(dāng)相對(duì)誤差小于5%時(shí)，則輸出預(yù)測(cè)值；當(dāng)相對(duì)誤差大于5%時(shí)，則根據(jù)所述同化值更新所述LSTM-Attention中溫冷水機(jī)組時(shí)序預(yù)測(cè)模型的初始狀態(tài)和超參數(shù)，重新進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬得到新的預(yù)測(cè)值，并重復(fù)步驟一和步驟二，直至相對(duì)誤差小于5%；其中，所述觀測(cè)值為傳感器監(jiān)測(cè)得到的中溫冷水機(jī)組實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)。

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