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公开(公告)号：CN115628522A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211343633.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑PSO‑LSTM的商场中央空调负荷预测方法、系统及介质。该方法包括采集中央空调冷冻水系统的温度、流量数据，以及室外温湿度数据，进行负荷计算；构建LSTM模型并基于EMD分解法进行训练，利用PSO法进行参数寻优；根据历史负荷及室外温湿度数据进行负荷预测。本发明经验模态分解EMD可以将非平稳序列为平稳性序列，降低非线性度，有利于提升预测精度和速度。此外，本发明还利用历史数据挖掘出负荷之间的关联性，提升模型预测精度。
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公开(公告)号：CN111412555B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010188301.7
申请日：2020-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种膜式热渗透发电和液体除湿集成系统，系统包括除湿模块、再生模块、供冷模块和发电模块；所述除湿模块用于利用除湿液进行除湿；所述再生模块用于将除湿模块中的低浓度除湿液再生成为高浓度的除湿液，并重新提供给除湿模块；所述供冷模块用于对除湿模块供冷，并用于对再生模块供热；所述发电模块用于利用再生模块中的余热进行发电；所述供冷模块分别与除湿模块和再生模块连接，除湿模块与再生模块连接，发电模块与再生模块连接。本发明兼具了除湿和低温发电的功能，其系统能源利用率高，提高了余热利用效率。
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公开(公告)号：CN106910144A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710019658.0
申请日：2017-01-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分时刻实际用能系数的大型建筑逐时能耗在线预测方法，提出了分时刻实际用能系数，用于描述不同时刻下建筑能耗特性，并利用室外环境干球温度、室外环境相对湿度、上一时刻建筑能耗值的历史数据集建立建筑能耗预测模型，然后通过在线获取室外环境干球温度、相对湿度、建筑能耗值在线预测得到下一时刻建筑能耗。本发明具有以下技术效果：该方法建立的建筑能耗预测模型预测数据可靠性高，可用于预测单栋建筑或大区域范围内的建筑逐时能耗、建筑能耗的节能控制、建筑能耗预测以及区域内的电力削峰等场合。
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公开(公告)号：CN102705957B
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201210187336.4
申请日：2012-06-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: F24F11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于室内温湿度参数的办公建筑中央空调逐时冷负荷在线预测方法，冷负荷预测过程中对室外气象参数、空调运行输入参数进行了时间序列预测，并利用上述数据建立空调冷负荷Online？SVR动态预测模型，提前预测得到当日24小时的空调冷负荷，并利用前一日24小时的空调负荷实测值与预测值的残差序列进行补偿。本发明建立的空调冷负荷预测模型预测数据可靠性高，可用于预测单栋建筑或大区域范围内的办公建筑中央空调系统逐时冷负荷、中央空调系统的节能控制、空调能耗预测以及区域内的电力削峰等场合。
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公开(公告)号：CN101090335A
公开(公告)日：2007-12-19
申请号：CN200710029173.6
申请日：2007-07-16
Applicant: 华南理工大学 , 广州市远正智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供家用空调室内温度及负荷远程调节方法，即系统运行过程中远程服务器读取各节点装置实时采集的家用空调运行状态、功率和室内温度，然后按温度区间进行功率汇总处理并存储结果；当需要对节点家用空调进行室内温度调节时，在远程服务器输入调控指令和室内温度设定值，并发送到家用空调节点装置，节点装置通过对压缩机的开关或功率调节，实现室内温度及负荷调节；当需要电力错峰负荷调节时，输入调节指令和负荷调节总量，远程服务器根据功率汇总处理结果进行错峰负荷测算，得到各家用空调室内温度设定值，并发送到节点装置，节点装置根据上述设定值，通过对压缩机的开关或功率调节，实现错峰负荷调节。本发明具有很好的推广应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118747691A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410696381.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于TimeGAN‑IGWO‑LSTM的区域集中供热系统热负荷预测方法。该方法包括：采集区域集中供热系统的热负荷数据并进行预处理，包括异常值剔除、插补和归一化；衡量各负荷影响因素的相关性，确定输入变量和输入维度；基于TimeGAN模型进行数据增强；将原数据及数据增强生成的数据输入LSTM神经网络进行训练，并采用改进灰狼优化算法对LSTM的超参数进行寻优；利用寻优确定超参数的LSTM进行热负荷预测。本发明利用TimeGAN进行数据增强，有利于降低预测模型过拟合的风险，提升模型预测精度。此外本发明通过惯性权值以增加迭代初期的全局搜索能力和迭代后期的局部搜索能力，平衡和限制全局搜索与局部搜索，确保收敛到最优解。
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公开(公告)号：CN111723456B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202010381313.1
申请日：2020-05-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法，方法包括以下步骤：数据预处理，针对采集的中央空调系统历史运行数据，运用数据预处理方法过滤掉异常数据得到可用数据；运行工况划分，在完成数据预处理的基础上，划分出运行工况并确定出各工况实验数据；空调系统建模，以制冷量和中央空调系统能耗为优化目标，以运行参数为决策变量，建立空调系统模型；参数拟合，按工况将实验数据拟合成数学模型，得到具体的目标函数；运用NSGA‑Ⅱ算法求解多目标优化模型。基于本发明可以得到各工况的Pareto最优解集，获取空调系统的最优运行参数，进而提高系统运行能效。
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公开(公告)号：CN118674291A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410837331.4
申请日：2024-06-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种公共建筑分季度能耗预测与节能改造分析的方法及系统，该方法包括：获取不同类型待预测公共建筑的四个季度的能耗参数，构建多特征数据集并进行数据预处理；构建能耗预测模型并进行训练和测试；利用训练好的能耗预测模型预测单位面积能耗与人均能耗；根据能耗参数、能耗预测模型以及能耗预测结果，基于斯皮尔曼和树模型耦合分析的方法，对各类型建筑的不同季节能耗进行特征向量相关性分析。本发明基于改进的卷积神经网络预测不同类型建筑在未来每个季度的能耗情况，预测准确率高、响应速度快；相关性排序针对性强，节能目标明确；能够给予相关建筑直接的节能改造建议并及时发现异常情况，为建筑能源管理和节能提供支持。
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公开(公告)号：CN118606861A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410697265.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习和深度学习的科研建筑房间能耗异常检测方法，包括获取历史房间能耗、室外气象及日期属性数据并进行预处理；采用集成学习框架进行异常标记，获取数据标签；训练自编码器模型，根据数据标签选取重构误差阈值；利用自编码器模型重构待检测房间能耗序列得到重构能耗序列，并计算重构误差，最后得到异常检测结果。本发明提出基于集成学习框架的异常数据标注方法，充分利用多种基分类器的优势互补，获取高质量数据标签；同时采用双层GRU网络构建自编码器的编码器和解码器，充分捕捉能耗数据的长期依赖关系，提升模型对不平稳、非线性数据的重构效果，并在编码器中引入自注意力机制，提升模型在拐点的重构效果。
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公开(公告)号：CN117239738A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311494258.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合预测模型的风电功率预测方法及系统，属于风电功率预测技术领域，包括：构建由EEMD算法、PCA算法和LSTM算法组成的组合预测模型；获取风电电站的历史功率数据以及历史功率数据对应的历史环境数据，通过LASSO算法对环境因素进行筛选，生成用于组合预测模型训练的第一数据集；通过第一数据集对组合预测模型进行训练，生成预测模型；采集风电电站在当前时间戳的第一功率数据和第一环境数据，通过获取在当前时间戳的下一时间戳的第二环境数据，与第一环境数据的变化趋势，根据预测模型，预测获取风电电站在下一时间戳的第二功率数据；本发明提出的预测模型较传统风电功率预测方法有更高的精确度。
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