CN105571064A - 一种预测气象数据的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种预测气象数据的方法及系统，该方法包括：S1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；S2：根据预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；S3：根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。本发明的技术方案，提前预测了中央空调系统所在地的气象数据，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。

Description

一种预测气象数据的方法及系统
技术领域
本发明涉及中央空调领域，更具体地说，涉及一种提高中央空调系统负荷控制精度的预测气象数据的方法及系统。
背景技术
中央空调系统的能耗约占建筑总能耗的30％-50％，通过控制或管理等手段降低中央空调系统的能耗对减少整个建筑的碳排放具有积极的影响。达实智能股份有限公司自主研发的“达实中央空调节能控制系统EMC007”至从应用到诸多项目以来，实现了中央空调系统水泵的调频以及最复杂的系统群控等功能，并验证了节能效果及可靠性，为中央空调系统节能带来非常好的效益。但目前该系统在控制、分析、管理等方面还存在诸多问题，尤其是负荷控制时，中央空调系统所在地的气象数据是影响控制的重要因素，如何提高气象预测数据的准确性是有待解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，提供一种预测气象数据的方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种预测气象数据的方法及系统。
在本发明所述的预测气象数据的方法中，所述方法包括：
S1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；
S2：根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；
S3：根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对所述预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。
优选地，所述方法还包括：
S4：根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对所述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。
优选地，所述方法还包括：
S5：将所述预测日根据24小时划分24个所述特定时间点，每隔一个特定时间点重复执行步骤S1-S4,得到所述预测日的24个所述特定时间点的修正气象数据和修正气象系数。
优选地，在所述步骤S1中，包括：
S1-1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数；
S1-2：对预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数求平均值，得到所述预测日的特定时间点的预测气象系数。
优选地，在所述步骤S1-1中，根据以下公式得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数αti：
αti＝(Tti-THi)/(THi-TLi)；
其中，Tti为每一天的特定时间点的实际气象数据，THi为每一天的最高气象数据，TLi为每一天的最低气象数据。
优选地，在所述步骤S2中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的预测气象数据Tti：
Tti＝TH(i-1)-αti*(TH(i-1)-TL(i-1))；
其中，TH(i-1)为预测日前一天的最高气象数据，TL(i-1)为预测日前一天的最低气象数据，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数。
优选地，在所述步骤S3中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象数据Tti’：
Tti’＝Tti-avee*w；
其中，Tti为预测日的特定时间点的预测气象数据，avee为预测日的特定时间点的实际气象数据与预测日的特定时间点的预测气象数据的差值，w为修正权重数据。
优选地，在所述步骤S4中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象系数αti’：
αti’＝αti+αti*(1-αti)*(1-1/(|e2|+0.5))1.9-k；
其中，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数，k为经验值；
e2＝((αt(i-1)-αt(i-1)’)+(αt(i-2)-αt(i-2)’))/2。
在本发明所述的预测气象数据的系统中，所述系统包括：
预测气象系数单元，用于根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；
预测气象数据单元，用于根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；
修正气象数据单元，用于根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对所述预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。
优选地，所述系统还包括：
修正气象系数单元，用于根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对所述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。
实施本发明的预测气象数据的方法及系统，具有以下有益效果：提前预测了中央空调系统所在地的气象数据，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明的预测气象数据的方法的流程示意图；
图2是本发明的预测气象数据的系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和具体实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
负荷控制是中央空调系统一个重要的控制策略，气象预测数据又是负荷预测的基础，因此气象预测数据的准确性是提高负荷控制精度的重要因素，也是提升中央空调系统节能控制效果的关键。
本发明的预测气象数据的方法的对象，即气象数据，包括但不限于温度、湿度等等。为了方便说明，在本发明实施例中，气象数据为中央空调系统周围环境的温度。该方法主要用于预测中央空调系统的周围环境的温度，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。
如图1所示，在本发明实施例的预测气象数据的方法中，包括以下步骤：
S1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数。
在本发明实施例中，过去的预设时间段包括但不限于过去的一个月、两个月、三个月等等。对于预设时间段的长度，本发明不做限定。特定时间点可以是每一天的同一时刻，比如，每一天的早上8点整或8点半等等。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，本发明实施例中，采样当前时间往前推一个月的每一天的24个整点的实际温度、每一天的最高温度和最低温度，得到预测日的24个整点的预测气温系数。
具体的，步骤S1包括以下步骤：
S1-1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数。
在步骤S1-1中，根据以下公式得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数αti：
αti＝(Tti-THi)/(THi-TLi)；
其中，Tti为每一天的特定时间点的实际气象数据，THi为每一天的最高气象数据，TLi为每一天的最低气象数据，i＝1,2,3。。。为特定的某一天。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，本发明实施例中，采样当前时间往前推一个月的每一天的24个整点的实际温度、每一天的最高温度和最低温度，根据以上公式得到预设时间段内的每一天的24个整点的实际气温系数。
S1-2：对预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数求平均值，得到预测日的特定时间点的预测气象系数。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，对往前推一个月的每一天的24个整点的实际气温系数求平均值，该平均值为预测日的24个整点的预测气温系数。以早上8点整为例，对一个月的每一天的早上8点整的实际气温系数求平均值，得到预测日的早上8点的预测气温系数。以某一地区的温度为例，得到的24个整点的预测气温系数如下表所示：
t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
αt 0.82 0.87 0.92 0.96 0.99 1.00 0.98 0.93 0.84 0.71 0.56 0.39
t 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
αt 0.23 0.11 0.03 0.00 0.03 0.10 0.21 0.34 0.47 0.58 0.68 0.76
其中，t为预测日的24个整点，αt为预测日的特定时间点的预测气温系数。t＝5时，该时刻为预测日的最低气温，此时αt＝1；t＝15时，该时刻为预测日的最高气温，此时αt＝0。
S2：根据预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据。在步骤S2中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的预测气象数据Tti：
Tti＝TH(i-1)-αti*(TH(i-1)-TL(i-1))；
其中，TH(i-1)为预测日前一天的最高气象数据，TL(i-1)为预测日前一天的最低气象数据，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，采用预测日前一天的最高气温TH(i-1)和最低气温TL(i-1)，根据步骤S1得到的预测日的8点整的预测气温系数，从而得到预测日的8点整的预测气温。
S3：根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。在步骤S3中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象数据Tti’：
Tti’＝Tti-avee*w；
其中，Tti为预测日的特定时间点的预测气象数据，avee为预测日的特定时间点的实际气象数据与预测日的特定时间点的预测气象数据的差值，w为修正权重数据。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，对上一步骤得到的早上8点整的预测气温进行修正，avee为预测日的8点整的实际气温与预测气温的差值，w为常量，w＝0.7/e5√n，e＝1.15，n>＝1，n为任意整数。
S4：根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。在步骤S4中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象系数αti’：
αti’＝αti+αti*(1-αti)*(1-1/(|e2|+0.5))1.9-k；
其中，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数，k为经验值；
e2＝((αt(i-1)-αt(i-1)’)+(αt(i-2)-αt(i-2)’))/2。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，当要修正预测日早上8点整的气温系数时，获取预测日早上7点整和6点整的预测气温系数和修正气温系数，即αt(i-1)、αt(i-1)’、αt(i-2)、αt(i-2)’，得到e2，当|e2|>0.5时，根据上述公式求出修正气温系数αti’。
S5：将预测日根据24小时划分24个特定时间点，每隔一个特定时间点重复执行步骤S1-S4,得到预测日的24个特定时间点的修正气象数据和修正气象系数。
以预测中央空调系统周围环境的温度为例，每隔一小时重复执行步骤S1-S4，得到预测日的24个整点的修正气温和修正气温系数。
本发明实现一种气象预测的方法，通过仿真实验得到未来气象的预测数据，并且通过误差走势图、预测误差分布图、均方差走势图来分析误差，实验证明误差在可控的范围内，有效的提高气象预测数据的准确性。
本发明实施例的预测气象数据的方法，提前预测了中央空调系统所在地的气象数据，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。
如图2所示，在本发明的预测气象数据的系统中，系统包括：
预测气象系数单元201，用于根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；
预测气象数据单元202，用于根据预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；
修正气象数据单元203，用于根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。
进一步的，该系统还包括：
修正气象系数单元204，用于根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。
本发明实施例的预测气象数据的系统，提前预测了中央空调系统所在地的气象数据，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。
可以理解的，以上实施例仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制；应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，可以对上述技术特点进行自由组合，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围；因此，凡跟本发明权利要求范围所做的等同变换与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种预测气象数据的方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；
S2：根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；
S3：根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对所述预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。
2.根据权利要求1所述的预测气象数据的方法，其特征在于，所述方法还包括：
S4：根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对所述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。
3.根据权利要求2所述的预测气象数据的方法，其特征在于，所述方法还包括：
S5：将所述预测日根据24小时划分24个所述特定时间点，每隔一个特定时间点重复执行步骤S1-S4,得到所述预测日的24个特定时间点的修正气象数据和修正气象系数。
4.根据权利要求1所述的预测气象数据的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，包括：
S1-1：根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数；
S1-2：对预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数求平均值，得到所述预测日的特定时间点的预测气象系数。
5.根据权利要求4所述的预测气象数据的方法，其特征在于，在所述步骤S1-1中，根据以下公式得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数αti：
αti＝(Tti-THi)/(THi-TLi)；
其中，Tti为每一天的特定时间点的实际气象数据，THi为每一天的最高气象数据，TLi为每一天的最低气象数据。
6.根据权利要求1所述的预测气象数据的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的预测气象数据Tti：
Tti＝TH(i-1)-αti*(TH(i-1)-TL(i-1))；
其中，TH(i-1)为预测日前一天的最高气象数据，TL(i-1)为预测日前一天的最低气象数据，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数。
7.根据权利要求1所述的预测气象数据的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象数据Tti’：
Tti’＝Tti-avee*w；
其中，Tti为预测日的特定时间点的预测气象数据，avee为预测日的特定时间点的实际气象数据与预测日的特定时间点的预测气象数据的差值，w为修正权重数据。
8.根据权利要求2所述的预测气象数据的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，根据以下公式得到预测日的特定时间点的修正气象系数αti’：
αti’＝αti+αti*(1-αti)*(1-1/(|e2|+0.5))1.9-k；
其中，αti为预测日的特定时间点的预测气象系数，k为经验值；
e2＝((αt(i-1)-αt(i-1)’)+(αt(i-2)-αt(i-2)’))/2。
9.一种预测气象数据的系统，其特征在于，所述系统包括：
预测气象系数单元，用于根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；
预测气象数据单元，用于根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据；
修正气象数据单元，用于根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对所述预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。
10.根据权利要求9所述的预测气象数据的系统，其特征在于，所述系统还包括：
修正气象系数单元，用于根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对所述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系数。
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