CN108446783A - 一种新风机运行功率的预测及监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新风机运行功率的预测及监控方法。本发明首先是服务器采集新风机相关数据；建立一个SVM预测模型，得到新风机运行功率SVM预测模型。其次应用该SVM预测模型预测新风机历史数据，计算新风机运行功率预测值与实际值之间的误差。然后计算得出马尔可夫模型；应用该SVM预测模型预测新风机未来运行功率，使用马尔可夫模型修正SVM预测模型初步预测值，得到最终结果；最后将预测模型部署到服务器上，服务器每小时将新风机运行功率实际值和预测值进行对比，当对比值大于150%时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。本发明能够实现对新风机运行功率的精确预测，实现了新风机的安全、节能、稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种新风机运行功率的预测及监控方法，具体为涉及一种新风机运行功率的短时间(24小时内)的预测及监控方法。
背景技术
随着社会生活水平的提高，人们对室内空气质量有了更高的要求，安装新风机用来提高室内空气质量成为了人们的选择。由于家庭新风机通常是24小时保持开启，为室内提供新鲜的空气和排掉室内污浊的气体，给住户提供健康的生活环境。实现新风机的智能用电是目前相关研究中的热点，有利于实现家庭节约用电的目的。
目前对新风机运行功率的预测方法包括以下几类：
第一类是利用统计学方法进行预测，统计学方法是指通过收集分析统计数据，得出数据之间的数学关系。通过分析新风机的用户使用数据，预测出在不同时间段的运行功率。该类方法的代表是时间序列法，此类方法需要大量的样本数据进行分析。
第二类是利用机器学习方法进行预测，机器学习方法是可以从新风机的用户使用历史数据中，挖掘出数据之间的相关规律，实现预测功能。常见的机器学习算法是人工神经网络算法，但是该类算法在训练阶段需要大量的样本数据，同时存在训练速度慢，过拟合和泛化能力差等问题。
现有的运行功率预测方法一般都具有需要大量样本数据，实时性差，不易部署等缺点，因此难以应用到实际场景中。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种新风机运行功率的预测及监控方法，以解决上述背景技术中提出的问题和不足。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种新风机运行功率的预测及监控方法包括以下步骤：
步骤1：服务器采集新风机相关数据；
步骤2：建立一个SVM预测模型，利用步骤1收集的数据训练模型，得到新风机运行功率SVM预测模型；
步骤3：应用该SVM预测模型预测新风机历史数据，计算历史各小时新风机运行功率预测值与实际值的误差；
步骤4：计算得出马尔可夫模型；
步骤5：应用该SVM预测模型预测新风机未来运行功率，应用马尔可夫模型修正SVM预测模型初步预测值，得到最终结果；
步骤6：将预测模型部署到服务器上，服务器每小时将新风机运行功率实际值和预测值进行对比，当对比值大于150％时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。
所述步骤1中服务器采集的样本数据包括新风机运行时间、室外温度、相对空气湿度和运行功率值。
所述步骤2中SVM是机器学习算法是结构风险最小理论的典型代表算法。SVM机器学习算法的基本思想就是利用核函数策略将数据映射到高维特征空间Ω中去解决问题，在这个高维特征空间中对样本数据集进行线性回归分析。SVM机器学习算法通过核函数，可代替高维特征空间里的内积计算，有效地减少了计算量。步骤2具体为：
步骤2.1，对收集的样本数据进行归一化处理，将数据映射到0至1之间；
步骤2.2，选择RBF核函数，数学表达式为：
K(x，xi)＝exp(-g||x-xi||2)，g＞O
步骤2.3，使用交叉验证和网格搜索组合方法寻找出SVM预测模型中的最优惩罚参数和核函数参数；
步骤2.4，使用处理好的样本数据训练SVM预测模型，得到SVM预测模型。
所述步骤3中SVM预测模型为步骤2中得到的SVM预测模型，步骤3具体为：
步骤3.1，选取新风机历史数据，将过去各小时的运行时间、室外温度和相对空气湿度数据输入SVM预测模型，得到过去各小时的新风机运行功率预测值；
步骤3.2，计算过去各小时新风机运行功率的实际值和预测值之间的误差δ。
所述步骤4中计算马尔可夫模型是为了利用马尔可夫模型可有效预测系统误差的状态转移趋势的优势，实现对系统误差的修正，提高新风机运行功率的预测精度，步骤4具体为：
步骤4.1，将预测误差划分为不同的区间，根据实际情况将步骤3得到的误差δ划分为n个区间，用Ei(i＝1，2，...，l)符号表示；
步骤4.2，计算马尔可夫系统状态转移概率矩阵，将误差状态Ei经过k个步骤转移到误差状态Ej的概率用数学公式表示为：
上式中，表示从Ei经过k个步骤转移到Ej的次数大小，Si表示从Ei转移的次数总和。经过计算可以得出全部的数值，即可得出系统状态转移概率矩阵，矩阵满足条件那么k步状态转移矩阵可表示为：
上式中，P(k)矩阵反映了系统误差状态之间的转移规律，利用以上状态转移矩阵，可以确定SVM模型预测误差所处的当前状态以及预测误差的下一步状态；
步骤4.3，马尔可夫预测模型用数学公式可表示为：
M(k)＝M(O)P(k)
上式中，P(k)表示系统k步状态转移概率矩阵，M(k)表示系统在k时刻的预测误差状态概率向量，M(0)表示系统0时刻预测误差状态概率向量。
确定不同时刻对应的误差状态区间，根据确定的误差状态区间，取该误差状态区间的中间值去修正SVM回归预测模型的预测结果：
上式中，Y表示修正后的预测结果，y表示SVM回归预测模型的初步预测值，Ai表示误差区间Ei的上限，Bi表示误差区间Ei的下限。
所述步骤5具体为：
步骤5.1，应用该SVM预测模型预测新风机未来一天每小时的运行功率；
步骤5.2，应用步骤4得到的马尔可夫模型对步骤5.1预测的结果进行误差修正。
所述步骤6中手机APP为可接收服务器提醒信息的新风机控制终端APP，步骤6具体为：
步骤6.1，将SVM预测模型和马尔可夫模型部署到服务器上；
步骤6.2，服务器每小时读取新风机的运行功率实际值，同时使用预测模型得到新风机的运行功率预测值；
步骤6.3，服务器将新风机运行功率的实际值和预测值进行对比；
步骤6.4，当对比值大于150％时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：服务器收集新风机运行时间、室外温度、相对空气湿度和运行功率值样本数据，使用SVM模型初步预测新风机的运行功率，使用马尔可夫模型对初步预测结果进行修正，服务器将新风机运行功率的实际值和预测值进行对比，能够将新风机运行状态异常信息推送到用户手机APP上，实现了新风机的安全、节能、稳定运行，并且该预测监控系统具有部署简单，预测精度高，训练样本数据少的优点。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围作出更为清楚明确的界定。
请参阅图1，本发明实施例包括以下步骤：
步骤1，服务器收集一定量的新风机相关数据，其中包括新风机运行时间、室外温度、相对空气湿度和运行功率值；
步骤2，建立一个SVM预测模型，将步骤1收集到的样本数据进行归一化处理，将数据映射到0至1之间。SVM预测模型核函数类型选择RBF核函数，使用交叉验证和网格搜索组合方法寻找出SVM预测模型中的最优惩罚参数和核函数参数，将新风机运行时间、室外温度、相对空气湿度作为特征项，运行功率值作为目标项训练SVM预测模型，得到新风机运行功率SVM预测模型；
步骤3，选取新风机历史数据，将过去各小时的运行时间、室外温度和相对空气湿度数据输入SVM预测模型，得到过去各小时的新风机运行功率预测值。计算过去各小时新风机运行功率的实际值和预测值之间的误差δ；
步骤4，将预测误差划分为不同的区间，根据实际情况将步骤3得到的误差δ划分为n个区间，用Ei(i＝1，2，...，l)符号表示。计算得到马尔可夫状态转移概率矩阵P(k)，将误差状态Ei经过k个步骤转移到误差状态Ej的概率用数学公式表示为：
上式中，表示从Ei经过k个步骤转移到Ej的次数大小，Si表示从Ei转移的次数总和。经过计算可以得出全部的数值，即可得出系统状态转移概率矩阵，矩阵满足条件那么k步状态转移矩阵可表示为：
上式中，P(k)矩阵反映了系统误差状态之间的转移规律利用以上状态转移矩阵，可以确定SVM模型预测误差所处的当前状态以及预测误差的下一步状态。
马尔可夫预测模型用数学公式可表示为：
M(k)＝M(O)P(k)
上式中，P(k)表示系统k步状态转移概率矩阵，M(k)表示系统在k时刻的预测误差状态概率向量，M(0)表示系统0时刻预测误差状态概率向量。
假设系统预测误差分为5个区间，系统0时刻预测误差处于第二个误差区间，那么系统下一时刻预测误差所处的区间可由公式M(1)＝M(0)P(1)计算得出，若计算结果M(1)中第四列为最大值，则认为系统预测误差的下一步状态最大可能处于第四个误差区间，根据确定的误差状态区间，取该误差状态区间的中间值去修正SVM回归预测模型的预测结果：
上式中，Y表示修正后的预测结果，y表示SVM回归预测模型的初步预测值，Ai表示误差区间Ei的上限，Bi表示误差区间Ei的下限；
步骤5，应用该SVM预测模型预测新风机未来一天每小时的运行功率，应用步骤4得到的马尔可夫模型对SVM预测的结果进行误差修正；
步骤6，将SVM预测模型和马尔可夫模型部署到服务器上，服务器每小时读取新风机的运行功率实际值，同时使用预测模型得到新风机的运行功率预测值，服务器将新风机运行功率的实际值和预测值进行对比，当对比值大于150％时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：服务器采集新风机相关数据；
步骤2：建立一个SVM预测模型，利用步骤1收集的数据训练模型，得到新风机运行功率SVM预测模型；
步骤3：应用该SVM预测模型预测新风机历史数据，计算新风机运行功率预测值与实际值之间的误差；
步骤4：计算得出马尔可夫模型；
步骤5：应用该SVM预测模型预测新风机未来运行功率，使用马尔可夫模型修正SVM预测模型初步预测值，得到最终结果；
步骤6：将预测模型部署到服务器上，服务器每小时将新风机运行功率的实际值和预测值进行对比，当对比值大于150%时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。
2.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤1采集的样本数据包括运行时间、室外温度、相对空气湿度和运行功率值。
3.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤2具体又包括如下步骤：
步骤2.1，对收集的样本数据进行归一化处理；
步骤2.2，选择RBF核函数；
步骤2.3，使用交叉验证和网格搜索组合方法寻找出SVM预测模型中的最优惩罚参数和核函数参数；
步骤2.4，使用处理好的样本数据训练SVM预测模型，得到新风机运行功率SVM预测模型。
4.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤3具体又包括如下步骤：
步骤3.1，选取新风机数据历史数据，将过去各小时的运行时间、室外温度和相对空气湿度数据输入SVM预测模型，得到过去各小时的新风机运行功率预测值；
步骤3.2，计算过去各小时新风机运行功率的实际值和预测值之间的误差。
5.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤4具体又包括如下步骤：
步骤4.1，将预测误差划分为不同的区间；
步骤4.2，计算得出马尔可夫系统状态转移概率矩阵；
步骤4.3，确定系统初始状态，计算不同时刻对应的预测误差区间，对SVM预测模型输出的预测值进行修正。
6.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤5具体又包括如下步骤：
步骤5.1，应用该SVM预测模型预测新风机未来一天每小时的运行功率；
步骤5.2，应用步骤4得到的马尔可夫模型对步骤5.1预测的结果进行误差修正；
步骤5.3，得到新风机运行功率最终预测结果。
7.根据权利要求1所述的一种新风机运行功率的预测及监控方法，其特征在于：所述步骤6具体又包括如下步骤：
步骤6.1，将SVM预测模型和马尔可夫模型部署到服务器上；
步骤6.2，服务器每小时读取新风机的运行功率实际值，同时使用预测模型得到新风机的运行功率预测值；
步骤6.3，服务器将新风机运行功率的实际值和预测值进行对比；
步骤6.4，当对比值大于150%时，服务器推送提醒信息至用户手机APP上。
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