CN106844872B - 确定系统预热时间的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开公开了一种确定系统预热时间的方法和装置。所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备。所述方法包括：确定每个设备的输出能量与耗电量的关系；根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间；根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。这样，在需要系统输出预定能量时，可以提前开启系统，使每个设备以各自的额定功率运行一段预热时间。这样，系统的能耗比较低，且不损耗设备。

Description

确定系统预热时间的方法和装置

技术领域

本公开涉及计算机领域，具体地，涉及一种确定系统预热时间的方法和装置。

背景技术

随着科技的不断发展，社会的不断进步。一些由多个设备组成的较大型的系统被越来越广泛地应用。但是在使用系统的同时又面临着很多问题。一是如何能达到较高的能耗比(Coefficient Of Performance，COP)，二是在保证高能耗比的前提下，如何降低设备的损耗，这都是系统工作所要面临的问题。

对于目前的系统来说，由于急需一定的能量输出，常常把系统中的所有设备全部开启，以超过设备额定功率的负荷输出能量。例如，对中央空调系统而言，经常会发生的一种状况是：由于急需一定的制冷量，就把所有设备全部开启，以超过设备额定功率的负荷进行制冷，从而快速的获得所需要的制冷量。这样做无疑产生两个问题：(1)为了快速获得指定制冷量，设备突然冷启动，浪费了大量的电能源，降低了整个系统的能耗比；(2)使设备在超过额定功率的情况下工作，减少设备的使用寿命。

发明内容

本公开的目的是提供一种简单易行的确定系统预热时间的方法和装置。

为了实现上述目的，本公开提供了一种确定系统预热时间的方法。所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备。所述方法包括：确定每个设备的输出能量与耗电量的关系；根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间；根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

可选地，所述根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间的步骤包括：根据每个设备的输出能量与耗电量的关系、每个设备的额定功率，确定每个设备的输出能量与预热时间的关系；根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组；求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间。

可选地，所构建的每个子系统的线性回归方程组为：

所述求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间的步骤包括：

确定所述线性回归方程组的回归参数；

根据所确定的回归参数确定每个子系统所需的预热时间t₁为：

t₁＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₁＝c+ξ

其中，C₁、C₂、……、C_n为第1组到第n组观测数据中的所述预定能量，ξ为随机误差项；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵。

可选地，所述根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组的步骤包括：根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系、以及环境影响因素对应的虚拟变量，构建每个子系统对应的线性回归方程；根据所构建的线性回归方程和多组观测数据构建所述线性回归方程组。

可选地，所构建的每个子系统的线性回归方程为：

y_T＝β₀+β₁T+β₂D₁+β₃D₂+β₄D₃，T∈(1,2,3)

y_D＝δ₀+δ₁E

所述求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间的步骤包括：当一子系统的线性回归方程不存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₂为：

t₂＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₂＝c+ξ

当一子系统的线性回归方程存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₃为：

t₃＝ββ⁺c

其中，C为所述预定能量；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；y_T为季节变量；y_D为地区变量；D₁、D₂、D₃分别为季节的虚拟变量；E为地区的虚拟变量；ξ为随机误差项；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵；β₀、β₁、β₂、β₃、β₄、δ₀、δ₁为参数；β⁺为β的伪逆。

可选地，所述根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间的步骤包括：将所需预热时间最长的子系统的预热时间确定为所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

本公开还提供一种确定系统预热时间的装置。所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备。所述装置包括：第一确定模块，用于确定每个设备的输出能量与耗电量的关系；第二确定模块，用于根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间；第三确定模块，用于根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

通过上述技术方案，在包括串接的多个子系统，且每个子系统包括至少一个设备的系统中，由于子系统之间交换的能量即整个系统输出的能量，因此可以通过每个设备的输出能量与耗电量之间的关系确定出每个子系统输出预定能量所需的时间，进而确定出系统输出预定能量所需的时间。这样，在需要系统输出预定能量时，可以提前开启系统，使每个设备以各自的额定功率运行一段预热时间。这样，系统的能耗比较低，且不损耗设备。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图；

图2是另一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图；

图3是又一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图；

图4是一示例性实施例提供的确定系统预热时间的装置的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。

如上所述，在包括串接的多个子系统，且每个子系统包括至少一个设备的系统中，子系统之间交换的能量即整个系统输出的能量。例如，在中央空调系统中，包括冷冻泵子系统(包括多个冷冻泵)、冷机子系统(包括多个冷机)、冷却泵和冷却塔子系统(包括多个冷冻泵和多个冷却塔)。各个子系统串接起来传输能量。冷却泵和冷却塔子系统将生成的制冷量传输给冷机子系统，冷机子系统将同样的制冷量传输到冷冻泵子系统，冷冻泵子系统输出同样的制冷量，该制冷量也就是中央空调系统输出的制冷量。即子系统之间交换的能量即整个系统输出的能量。本公开可以应用于上述类型的系统。

本公开提供了一种需要输出预定能量时，确定系统所需的预热时间的方法和装置，这样，系统能耗低，设备损耗小。下文中以每个子系统包括多个设备为例进行详细描述。

图1是一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图。如图1所示，所述方法可以包括以下步骤。

在步骤S11中，确定每个设备的输出能量与耗电量的关系。

可以通过回归分析方法来确定每个设备的输出能量与耗电量的关系。例如，可以通过对各个设备的输出能量与耗电量的历史数据进行回归分析，得到回归方程。当一个子系统中包括n个设备时，该n个设备的回归方程如下：

其中，分别表示该子系统中第1个到第n个设备的输出能量，

分别表示该子系统中第1个到第n个设备的耗电量，a₁、a₂、……、a_n为回归参数。

解上述回归方程(1)，求得回归参数，可以得到每个设备的输出能量与耗电量的关系。

在中央空调系统中，可以分别计算出每个冷冻泵、每个冷机、每个冷冻泵和每个冷却塔的输出能量与耗电量的关系。例如，冷冻泵子系统中包括10个冷冻泵，

可以分别表示第1个到第10个冷冻泵的输出能量。

可以分别表示第1个到第10个冷冻泵的的耗电量。

在步骤S12中，根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间。

其中，在上述公式(1)的基础上，根据耗电量等于功率乘以时间的关系，得出当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统中输出能量与预热时间之间的关系(子系统的输出能量为该子系统所包括的所有设备输出能量之和)。当子系统的输出能量为预定能量时，可求得所需的预热时间。

图2是另一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图。如图2所示，在图1的基础上，上述步骤S12可以包括以下步骤。

在步骤S121中，根据每个设备的输出能量与耗电量的关系、每个设备的额定功率，确定每个设备的输出能量与预热时间的关系。

根据耗电量等于功率乘以预热时间，当每个设备以各自的额定功率运行时，公式(1)可以作如下变换：

其中，

分别表示该子系统中第1个到第n个设备的额定功率，

分别表示该子系统中第1个到第n个设备的预热时间。公式(2)即表达出每个设备的输出能量与预热时间的关系。

在中央空调系统的冷冻泵子系统中，例如，冷冻泵子系统中包括10个冷冻泵，可以用

分别表示第1个到第10个冷冻泵的额定功率，用

分别表示第1个到第10个冷冻泵的预热时间。

在步骤S122中，根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组。

设预设能量为C，则在一子系统中(包括n个设备)，满足：

根据公式(2)和(3)，可以得到：

其中，C为所述预定能量，即被解释变量，为n个解释变量，ξ为随机误差。对于n组观测数据C_i(i＝1,2,...,n)，可以构建线性回归方程：

即，

根据公式(4)构建线性回归方程组，该子系统的线性回归方程组为：

其中，C₁、C₂、……、C_n为第1组到第n组观测数据中的所述预定能量；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数，也即解释变量；ξ₁、ξ₂、……、ξ_n为随机误差，随机误差可以满足经典假设。

在步骤S123中，求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间。

在本公开的又一示例性实施例中，在图2和上述公式(5)的基础上，上述步骤S123可以包括以下步骤。

在步骤S1231中，确定线性回归方程组的回归参数。例如，可以根据最小二乘法来确定回归参数。

在步骤S1232中，根据所确定的回归参数确定子系统所需的预热时间t₁为(例如，根据求极值原理)：

t₁＝(β^Tβ)^-1β^Tc (6)

即，公式(6)为上述线性回归方程组(5)线性无关时的最优解。其中，

ξ为随机误差项，可以满足经典假设；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵。

返回图1，在步骤S13中，根据每个子系统的预热时间确定系统输出所述预定能量所需的预热时间。

其中，当每个子系统的预热时间相同时，可以直接将各个子系统的预热时间确定为系统的预热时间。当各个子系统的预热时间不相同时，可以采用多种方法来确定系统的预热时间。例如，可以取所有子系统预热时间的平均值作为系统的预热时间，进行折中处理。还可以将所需预热时间最长的子系统的预热时间确定为系统输出所述预定能量所需的预热时间，这样能够确保系统至少能够输出预定的能量。

举例来说，在中央空调系统中，当三个子系统：冷冻泵子系统、冷机子系统、冷却泵和冷却塔子系统的预热时间分别确定为t_1a、t_1b、t_1c，且t_1a＜t_1b＜t_1c时，可以确定中央空调系统的预热时间为t_1c或

通过上述技术方案，在包括串接的多个子系统，且每个子系统包括至少一个设备的系统中，由于子系统之间交换的能量即整个系统输出的能量，因此可以通过每个设备的输出能量与耗电量之间的关系确定出每个子系统输出预定能量所需的时间，进而确定出系统输出预定能量所需的时间。这样，在需要系统输出预定能量时，可以提前开启系统，使每个设备以各自的额定功率运行一段预热时间。这样，系统的能耗比较低，且不损耗设备。

考虑到周围环境对系统输出能量具有一定的影响，可以在每个子系统的线性回归方程组(例如公式(5))中考虑加入环境影响的因素。图3是又一示例性实施例提供的确定系统预热时间的方法的流程图。如图3所示，在图2的基础上，根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组(步骤S122)可以包括以下步骤。

在步骤S1221中，根据预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系、以及环境影响因素对应的虚拟变量，构建每个子系统对应的线性回归方程。

举例来说，在中央空调系统中，考虑到系统预热时间受温度、湿度等环境因素影响较大，在上述线性回归方程(4)的基础上，构建的线性回归方程可以为：

y_T＝β₀+β₁T+β₂D₁+β₃D₂+β₄D₃，T∈(1,2,3)

y_D＝δ₀+δ₁E

其中，季度和地区分别为虚拟变量，y_T为季节变量；y_D为地区变量；D₁、D₂、D₃分别为季节的虚拟变量；E为地区的虚拟变量；β₀、β₁、β₂、β₃、β₄、δ₀、δ₁为参数。

在步骤S1222中，根据所构建的线性回归方程和多组观测数据构建所述线性回归方程组。

例如可以根据公式(7)和多组观测数据构建出线性回归方程组。

当一子系统的线性回归方程(即多元线性回归模型)不存在多重共线时，与上述方法求解一致，可以得到该子系统所需的预热时间t₂为：

t₂＝(β^Tβ)^-1β^Tc (8)

βt₂＝c+ξ

当一子系统的线性回归方程(即多元线性回归模型)存在多重共线时，线性方程组β^Tβ不可逆，就会存在多组解，这时最优解不再是(β^Tβ)^-1β^Tc。利用矩阵的SVD(SingularValue Decomposition)分解和伪逆可以求得其最优解。具体地，先求向量C向矩阵β的列空间的投影表示为β(β^Tβ)^-1β^Tc，利用矩阵的SVD分解，求得矩阵β的伪逆β⁺＝VΣ^-1U，其中，V为β的行空间一组的正交基，U为β列空间中的一组正交基，Σ为以ββ^T的特征值为元素的对角矩阵。最终求得该子系统所需的预热时间t₃为：

t₃＝ββ⁺c (9)

本公开还提供一种确定系统预热时间的装置。图4是一示例性实施例提供的确定系统预热时间的装置的框图。所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备。如图4所示，所述确定系统预热时间的装置10可以包括第一确定模块11、第二确定模块12和第三确定模块13。

第一确定模块11用于确定每个设备的输出能量与耗电量的关系。

第二确定模块12用于根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间。

第三确定模块13用于根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

可选地，所述第二确定模块12可以包括第一确定子模块、第一构建子模块、求解子模块。

第二确定子模块用于根据每个设备的输出能量与耗电量的关系、每个设备的额定功率，确定每个设备的输出能量与预热时间的关系。

第一构建子模块用于根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组。

求解子模块用于求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间。

可选地，所构建的每个子系统的线性回归方程组可以为：

该实施例中，所述求解子模块可以包括第二确定子模块和第三确定子模块。

第三确定子模块用于确定所述线性回归方程组的回归参数。

第四确定子模块用于根据所确定的回归参数确定每个子系统所需的预热时间t₁为：

t₁＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₁＝c+ξ

其中，C₁、C₂、……、C_n为第1组到第n组观测数据中的所述预定能量，ξ为随机误差项；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵。

可选地，所述第一构建子模块包括第二构建子模块、第三构建子模块。

第二构建子模块用于根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系、以及环境影响因素对应的虚拟变量，构建每个子系统对应的线性回归方程。

第三构建子模块用于根据所构建的线性回归方程和多组观测数据构建所述线性回归方程组。

可选地，所构建的每个子系统的线性回归方程为：

y_T＝β₀+β₁T+β₂D₁+β₃D₂+β₄D₃，T∈(1,2,3)

y_D＝δ₀+δ₁E

所述求解子模块求解得到：

当一子系统的线性回归方程不存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₂为：

t₂＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₂＝c+ξ

当一子系统的线性回归方程存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₃为：

t₃＝ββ⁺c

其中，C为所述预定能量；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；y_T为季节变量；y_D为地区变量；D₁、D₂、D₃分别为季节的虚拟变量；E为地区的虚拟变量；ξ为随机误差项；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵；β₀、β₁、β₂、β₃、β₄、δ₀、δ₁为参数；β⁺为β的伪逆。

可选地，所述第三确定模块13可以包括第四确定子模块。

第四确定子模块用于将所需预热时间最长的子系统的预热时间确定为所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

通过上述技术方案，在包括串接的多个子系统，且每个子系统包括至少一个设备的系统中，由于子系统之间交换的能量即整个系统输出的能量，因此可以通过每个设备的输出能量与耗电量之间的关系确定出每个子系统输出预定能量所需的时间，进而确定出系统输出预定能量所需的时间。这样，在需要系统输出预定能量时，可以提前开启系统，使每个设备以各自的额定功率运行一段预热时间。这样，系统的能耗比较低，且不损耗设备。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

Claims (10)

1.一种确定系统预热时间的方法，所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备，其特征在于，所述方法包括：

确定每个设备的输出能量与耗电量的关系；

根据每个设备的输出能量与耗电量的关系、每个设备的额定功率，确定每个设备的输出能量与预热时间的关系；

根据预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组；

求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间；

根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所构建的每个子系统的线性回归方程组为：

所述求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间的步骤包括：

确定所述线性回归方程组的回归参数；

根据所确定的回归参数确定每个子系统所需的预热时间t₁为：

t₁＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₁＝c+ξ

其中，C₁、C₂、……、C_n为第1组到第n组观测数据中的所述预定能量，ξ为随机误差项；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组的步骤包括：

根据预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系、以及环境影响因素对应的虚拟变量，构建每个子系统对应的线性回归方程；

根据所构建的线性回归方程和多组观测数据构建所述线性回归方程组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所构建的每个子系统的线性回归方程为：

y_T＝β₀+β₁T+β₂D₁+β₃D₂+β₄D₃，T∈(1,2,3)

y_D＝δ₀+δ₁E

所述求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间的步骤包括：

当一子系统的线性回归方程不存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₂为：

t₂＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₂＝c+ξ

当一子系统的线性回归方程存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₃为：

t₃＝ββ⁺c

其中，C为所述预定能量；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；y_T为季节变量；y_D为地区变量；D₁、D₂、D₃分别为季节的虚拟变量；E为地区的虚拟变量；ξ为随机误差项；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵；β₀、β₁、β₂、β₃、β₄、δ₀、δ₁为参数；β⁺为β的伪逆。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间的步骤包括：

将所需预热时间最长的子系统的预热时间确定为所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

6.一种确定系统预热时间的装置，所述系统包括串接的多个子系统，每个子系统包括至少一个设备，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定每个设备的输出能量与耗电量的关系；

第二确定模块，用于根据所确定的输出能量与耗电量的关系，确定当每个设备以各自的额定功率运行时，每个子系统输出预定能量所需的预热时间；

第三确定模块，用于根据每个子系统的预热时间确定所述系统输出所述预定能量所需的预热时间,

其中，所述第二确定模块包括：

第一确定子模块，用于根据每个设备的输出能量与耗电量的关系、每个设备的额定功率，确定每个设备的输出能量与预热时间的关系；

第一构建子模块，用于根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系，构建每个子系统的线性回归方程组；

求解子模块，用于求解每个子系统的线性回归方程组，得到每个子系统所需的预热时间。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所构建的每个子系统的线性回归方程组为：

所述求解子模块包括：

第二确定子模块，用于确定所述线性回归方程组的回归参数；

第三确定子模块，用于根据所确定的回归参数确定每个子系统所需的预热时间t₁为：

t₁＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₁＝c+ξ

其中，C₁、C₂、……、C_n为第1组到第n组观测数据中的所述预定能量，ξ为随机误差项；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一构建子模块包括：

第二构建子模块，用于根据所述预定能量、所确定的每个设备的输出能量与预热时间的关系、以及环境影响因素对应的虚拟变量，构建每个子系统对应的线性回归方程；

第三构建子模块，用于根据所构建的线性回归方程和多组观测数据构建所述线性回归方程组。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所构建的每个子系统的线性回归方程为：

y_T＝β₀+β₁T+β₂D₁+β₃D₂+β₄D₃，T∈(1,2,3)

y_D＝δ₀+δ₁E

所述求解子模块求解得到：

当一子系统的线性回归方程不存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₂为：

t₂＝(β^Tβ)^-1β^Tc

βt₂＝c+ξ

当一子系统的线性回归方程存在多重共线时，该子系统所需的预热时间t₃为：

t₃＝ββ⁺c

其中，C为所述预定能量；分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的额定功率；

分别为该子系统中第1个设备到第n个设备的预热时间；a₁₁、a₁₂、……、a_nn为回归参数；y_T为季节变量；y_D为地区变量；D₁、D₂、D₃分别为季节的虚拟变量；E为地区的虚拟变量；ξ为随机误差项；β^T为β的转置矩阵；β^-1为β的逆矩阵；β₀、β₁、β₂、β₃、β₄、δ₀、δ₁为参数；β⁺为β的伪逆。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三确定模块包括：

第四确定子模块，用于将所需预热时间最长的子系统的预热时间确定为所述系统输出所述预定能量所需的预热时间。

Images