CN111582588B - 一种基于三重卷积融合gru的建筑物能耗预测方法 - Google Patents

一种基于三重卷积融合gru的建筑物能耗预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，包括以下步骤：构建三重融合卷积GRU模型，包括第一融合层、第二融合层和输出层，依次顺序串联，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层；利用训练集数据，对三重融合卷积GRU模型进行训练；将测试集数据输入训练完毕的三重融合卷积GRU模型，计算建筑物能耗的预测值。本发明通过三个卷积网络将两个双向GRU卷积串行融合在一起，通过同时对序列特征和上下文特征的共同识别，采用融合卷积的形式解决了GRU在时间序列分析中长期依赖丢失问题，使得对建筑物能耗预测有较好的精度和效果。

Description

一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能耗预测方法
技术领域
本发明属于能源控制与预测领域，具体涉及一种基于三重卷积融合GRU(GateRecurrent Unit，门循环单元)的建筑物能耗预测方法。
背景技术
能源消耗问题成为了社会普遍关注的重要问题之一。其中，建筑耗电量占社会总耗电量的比例超过50％，对某个建筑物或者家庭的耗电量预测问题是其中的关键问题之一，引起了广大人员的关注。对未来用电量的预测可以对电源的异常使用提供预警，同时还能够为电量供应部门的供电策略与调度提供决策支持，具有重大意义。
目前对于能源消耗的预测精度仍然不够。传统的机器学习方法例如线性回归、支持向量回归SVR、随机森林、XGBBoost以及集成学习等方法能够对能源的消耗进行预测，但是由于影响能源消耗的因素较多，关系较为复杂，传统机器学习方法难以捕捉到长时依赖关系，并且各个因素之间的时序重要性也没有很好的获取。而近来有学者采用深度学习的方法(RNN、LSTM、GRU、Bi-LSTM、Bi-LSTM等)对能源消耗进行预测，取得了较好效果。然而无论是传统的机器学习方法以及近年来比较流行的深度学习方法，都没有从时序上去捕捉各个要素之间的关联特征，预测精度不够理想。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，通过卷积的方式将两个双向循环GRU进行连接，使得对建筑物能耗的预测有更高的精度和更好的性能。
基于上述目的，提出一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，包括以下步骤：
步骤1，构建三重融合卷积GRU模型，所述的三重融合卷积GRU模型包括第一融合层、第二融合层和输出层，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层，所述输出层包括第三卷积层和全连接输出层，所述全连接输出层包括输出层为10的第一全连接层和输出层为1的第二全连接层，各层之间依次顺序连接，所述的双向GRU层均由一个正向GRU模型和一个反向GRU模型并联形成一个双向结构，所述的双向结构的GRU模型输出两个合并的GRU信号；
步骤2，利用训练集数据，对所述的三重融合卷积GRU模型进行训练，所述的训练集数据包括影响因素数据和已知建筑物能耗数据；
所述的影响因素数据包括建筑物内各房间的温度和湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度和历史建筑物能源消耗；
步骤3，将测试集数据输入训练完毕的三重融合卷积GRU模型，计算获得建筑物能耗的预测值。
具体地，第一卷积层接受序列数据的输入，其输出为
Figure GDA0003665743860000021
xt表示输入的序列数据，η1()表示第一卷积层的卷积函数，
Figure GDA0003665743860000022
同时作为第一双向GRU层和第二双向GRU层的输入，
Figure GDA0003665743860000023
为第一双向GRU层的输出，
Figure GDA0003665743860000024
表示将第一双向GRU层中正向GRU的输出
Figure GDA0003665743860000025
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure GDA0003665743860000026
进行合并，第一融合层的输出为
Figure GDA0003665743860000027
Figure GDA0003665743860000028
是对第一双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure GDA0003665743860000029
并加上偏移向量
Figure GDA00036657438600000210
的结果，
Figure GDA00036657438600000211
将
Figure GDA00036657438600000212
与η1(xt)的输出
Figure GDA00036657438600000213
进行合并成
Figure GDA0003665743860000031
作为第二层卷积层的输入；
Figure GDA0003665743860000032
是第二卷积层的输出，
Figure GDA0003665743860000033
Figure GDA0003665743860000034
卷积函数η2中包含了一个全连接操作Dense()，将Pt 1进行全连接转换成卷积函数可以接受的输入，连接到第二双向GRU层，第二融合层的输出为
Figure GDA0003665743860000035
Figure GDA0003665743860000036
是对第二双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure GDA0003665743860000037
并加上偏移向量
Figure GDA0003665743860000038
的结果，
Figure GDA0003665743860000039
表示将第二双向GRU层中正向GRU的输出
Figure GDA00036657438600000310
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure GDA00036657438600000311
进行合并；将
Figure GDA00036657438600000312
与
Figure GDA00036657438600000313
进行合并，作为第三卷积层的输入，第三卷积层的输出为
Figure GDA00036657438600000314
Figure GDA00036657438600000315
卷积函数η3中还包含了一个全连接操作Dense()；第三卷积层通过全连接输出层得到输出Ot，
Figure GDA00036657438600000316
Ot为一个具体值，代表一定时间后的建筑物能耗预测值，其中，
Figure GDA00036657438600000317
Figure GDA00036657438600000318
和
Figure GDA00036657438600000319
为各部分的权重向量，
Figure GDA00036657438600000320
Figure GDA00036657438600000321
和
Figure GDA00036657438600000322
为各部分的偏移向量。。
进一步地，所述第一双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000323
反向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000324
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure GDA00036657438600000325
表示将
Figure GDA00036657438600000326
与
Figure GDA00036657438600000327
进行合并连接，作为所述的第一双向GRU层的输出；所述第二双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000328
反向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000329
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure GDA00036657438600000330
表示将
Figure GDA00036657438600000331
与
Figure GDA00036657438600000332
进行合并连接，作为所述的第二双向GRU层的输出，其中z1 t、
Figure GDA00036657438600000333
为第一双向GRU层中正向GRU模型的中间值，zt 2、
Figure GDA00036657438600000334
为第一双向GRU层中反向GRU模型的中间值，z3 t、
Figure GDA00036657438600000335
为第二双向GRU层中正向GRU模型的中间值，z4 t、
Figure GDA00036657438600000336
为第二双向GRU层中反向GRU模型的中间值。
进一步地，所述的卷积层均为1维卷积网络。
本发明方法中的三重融合卷积GRU模型是改进的GRU模型，通过三个一维卷积网络将两个双向GRU卷积串行融合在一起，通过同时对序列特征和上下文特征的共同识别，采用融合卷积的形式解决了GRU在时间序列分析中长期依赖丢失问题，模型具备较好的收敛性和准确度，使得对建筑物能源消耗预测有较好的精度和效果。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
图2为本发明方法中三重卷积融合GRU模型的结构图；
图3为发明实施例中GRU的结构图；
图4为本发明实施例中双向GRU层的结构示意图；
图5为本发明实施例中1维卷积网络的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明主要解决的问题就是通过采集的各个房间的温度和湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度以及历史的能源消耗数据，预测若干个状态以后的建筑物能源消耗值。
如图1所示，一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能源消耗预测方法，包括以下步骤：
步骤1，构建三重融合卷积GRU模型，所述的三重融合卷积GRU模型包括第一融合层、第二融合层和输出层，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层，所述输出层包括第三卷积层和全连接输出层，所述全连接输出层包括输出层为10的第一全连接层和输出层为1的第二全连接层，各层之间依次顺序连接，所述的双向GRU层均由一个正向GRU模型和一个反向GRU模型并联形成一个双向结构，所述的双向结构的GRU模型输出两个合并的GRU信号；
步骤2，利用训练集数据，对所述的三重融合卷积GRU模型进行训练，所述的训练集数据包括影响因素数据和已知建筑物能耗数据；
所述的影响因素数据包括建筑物内各房间的温度和湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度和历史建筑物能源消耗；
步骤3，将测试集数据输入训练完毕的三重融合卷积GRU模型，计算获得建筑物能耗的预测值。
如图2所示，所述的三重融合卷积GRU模型中，第一卷积层接受序列数据的输入，其输出为
Figure GDA0003665743860000051
xt表示输入的序列数据，η1()表示第一卷积层的卷积函数，
Figure GDA0003665743860000052
同时作为第一双向GRU层和第二双向GRU层的输入，
Figure GDA0003665743860000053
为第一双向GRU层的输出，
Figure GDA0003665743860000054
表示将第一双向GRU层中正向GRU的输出
Figure GDA0003665743860000055
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure GDA0003665743860000056
进行合并，第一融合层的输出为
Figure GDA0003665743860000057
Figure GDA0003665743860000058
是对第一双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure GDA0003665743860000059
并加上偏移向量
Figure GDA00036657438600000510
的结果，
Figure GDA00036657438600000511
将
Figure GDA00036657438600000512
与η1(xt)的输出
Figure GDA00036657438600000513
进行合并成
Figure GDA00036657438600000514
作为第二层卷积层的输入；
Figure GDA00036657438600000515
是第二卷积层的输出，
Figure GDA00036657438600000516
Figure GDA00036657438600000517
卷积函数η2中包含了一个全连接操作Dense()，将Pt 1进行全连接转换成卷积函数可以接受的输入，连接到第二双向GRU层，第二融合层的输出为
Figure GDA00036657438600000518
Figure GDA00036657438600000519
是对第二双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure GDA00036657438600000520
并加上偏移向量
Figure GDA0003665743860000061
的结果，
Figure GDA0003665743860000062
Figure GDA0003665743860000063
表示将第二双向GRU层中正向GRU的输出
Figure GDA0003665743860000064
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure GDA0003665743860000065
进行合并；将
Figure GDA0003665743860000066
与
Figure GDA0003665743860000067
进行合并，作为第三卷积层的输入，第三卷积层的输出为：
Figure GDA0003665743860000068
Figure GDA0003665743860000069
卷积函数η3中还包含了一个全连接操作Dense()；第三卷积层通过全连接输出层得到输出Ot，
Figure GDA00036657438600000610
Ot为一个具体值，代表一定时间后的建筑物能耗预测值，其中，
Figure GDA00036657438600000611
和
Figure GDA00036657438600000612
为各部分的权重向量，
Figure GDA00036657438600000613
和
Figure GDA00036657438600000614
为各部分的偏移向量。GRU的结构如图3所示，双向GRU层的结构如图4所示。
所述第一双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000615
反向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000616
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure GDA00036657438600000617
Figure GDA00036657438600000618
表示将
Figure GDA00036657438600000619
与
Figure GDA00036657438600000620
进行合并连接，作为所述的第一双向GRU层的输出；所述第二双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000621
反向GRU模型的输出
Figure GDA00036657438600000622
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure GDA00036657438600000623
表示将
Figure GDA00036657438600000624
与
Figure GDA00036657438600000625
进行合并连接，作为所述的第二双向GRU层的输出，其中z1 t、
Figure GDA00036657438600000626
为第一双向GRU层中正向GRU模型的中间值，z2 t、
Figure GDA00036657438600000627
为第一双向GRU层中反向GRU模型的中间值，z3 t、
Figure GDA00036657438600000628
为第二双向GRU层中正向GRU模型的中间值，z4 t、
Figure GDA00036657438600000629
为第二双向GRU层中反向GRU模型的中间值。
所述预测模型中的损失函数采用标准归一化MSE，激活函数采用Relu函数，模型的训练过程中，通过Adam函数进行学习，得到参数神经网络参数模型。
优选地，所述的卷积网络均为1维卷积网络。典型的1维卷积网络结构如图5所示。其中包含一维卷积核向量，过滤尺寸(filter size)k＝4，卷积间隔(dilation factors)d＝1。一维卷积操作的数学表达式为：
Figure GDA0003665743860000071
其中f(i)表示卷积核函数，Xs-d·i表示向前取间隔为d的样本值。
本实施例中的实验采用比利时一栋建筑房屋的能源消耗数据集，详情见L.M.Candanedo,et al.,"Data driven prediction models of energy use ofappliances in a low-energy house,"Energy and buildings,vol.140,pp.81-97,2017。包括各房间的温度和湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度和历史能源消耗。数据中的房间包括：厨房温度、厨房湿度、客厅温度、客厅湿度、洗衣房温度、洗衣房湿度、办公室温度、办公室湿度、浴室温度、浴室湿度、外部温度、外部湿度、熨烫室温度、熨烫室湿度、青少年房间的温度、青少年房间的湿度、父母房间的温度、父母房间的湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度和能源消耗值。
对已有的数据集主要做如下处理：1、样本数据中删除年份数据，对小时数据进行分类，对应白天和黑夜，分为两类进行替换。2、对其中的缺失数据进行插值和删除处理，采用横向插值法，将同一时刻距离较近的采集数据按照距离进行平均，插入到该数据项中。
本发明所采用的实验背景为：电脑主要配置为：Pentium(R)Dual-core 3.06CPU，8G RAM内存。
效果评估：本发明对算法的性能评估采用的参数包括RMSE、MAE、MAPE以及CCV：
RMSE(Root Mean Square Error，均方根误差)，其计算方式为：
Figure GDA0003665743860000072
MAE(Mean Absolutely Error，平均绝对误差)，其计算方式为：
Figure GDA0003665743860000081
MAPE(Mean Absolutely Percentage Error平均绝对百分误差)，其计算方式为：
Figure GDA0003665743860000082
CCV(correlation coefficient value)，相关系数，其计算方式为：
Figure GDA0003665743860000083
R2(coefficient of Determination；)，确定系数，计算方式为：
Figure GDA0003665743860000084
需要说明的是，RMSE、MAE以及MAPE都是对预测误差的衡量，其值越小代表越准确，而R2参数代表两个序列数量的确定系数，其值越大，代表两个序列数据越为相关，预测效果越好。
分析建筑能源消耗数据集，可以知道每个序列数据变化的周期性并不强，说明能源消耗问题并没有随着天数呈现周期性变化。从季节上来讲，在这几个月的数据采集周期内，随着天气逐步的变热，空气湿度逐渐下降，能源消耗总体幅度有变小的趋势。
对数据进行关联性分析，可以发现整个房屋的能源消耗并不没有与某一个因素具备较强关联，相关系数整体小于0.2，这也说明了建筑的能源消耗是多个房间的共同作用结果，需要进行整体关联预测分析。
同时采用SVM、RandomForest、LSTM、GRU等多种方法对建筑物能耗进行预测，从结果中可以得出，在针对建筑物能耗预测计算中，本发明提出的神经网络模型的预测精度普遍要高于传统的机器学习模型。
由发明内容和实施例可知，本发明一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，三重融合卷积GRU模型是改进的GRU模型，通过三个一维卷积网络将两个双向GRU卷积串行融合在一起，通过同时对序列特征和上下文特征的共同识别，采用融合卷积的形式解决了GRU在时间序列分析中长期依赖丢失问题，模型具备较好的收敛性和准确度，用于对建筑物能耗的预测有较好的效果。

Claims (2)

1.一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，构建三重融合卷积GRU模型，所述的三重融合卷积GRU模型包括第一融合层、第二融合层和输出层，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层，所述输出层包括第三卷积层和全连接输出层，所述全连接输出层包括输出层为10的第一全连接层和输出层为1的第二全连接层，各层之间依次顺序连接，所述的双向GRU层均由一个正向GRU模型和一个反向GRU模型并联形成一个双向结构，所述的双向结构的GRU模型输出两个合并的GRU信号；
步骤2，利用训练集数据，对所述的三重融合卷积GRU模型进行训练，所述的训练集数据包括影响因素数据和已知的建筑物能耗数据；
所述的影响因素数据包括建筑物内各房间的温度和湿度、外部气压、外部湿度、外部风速、可见度和历史建筑物能源消耗；
步骤3，将测试集数据输入训练完毕的三重融合卷积GRU模型，计算获得建筑物能耗的预测值；
第一卷积层接受序列数据的输入，其输出为
Figure FDA0003608335780000011
xt表示输入的序列数据，η1()表示第一卷积层的卷积函数，
Figure FDA0003608335780000012
同时作为第一双向GRU层和第二双向GRU层的输入，
Figure FDA0003608335780000013
为第一双向GRU层的输出，
Figure FDA0003608335780000014
表示将第一双向GRU层中正向GRU的输出
Figure FDA0003608335780000015
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure FDA0003608335780000016
进行合并，第一融合层的输出为
Figure FDA0003608335780000017
Figure FDA0003608335780000018
是对第一双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure FDA0003608335780000019
并加上偏移向量
Figure FDA00036083357800000110
的结果，
Figure FDA00036083357800000111
将
Figure FDA00036083357800000112
与η1(xt)的输出
Figure FDA00036083357800000113
进行合并成
Figure FDA00036083357800000114
作为第二层卷积层的输入；
Figure FDA00036083357800000115
是第二卷积层的输出，
Figure FDA00036083357800000116
Figure FDA00036083357800000117
卷积函数η2中包含了一个全连接操作Dense()，将Pt 1进行全连接转换成卷积函数的输入，连接到第二双向GRU层，第二融合层的输出为：
Figure FDA0003608335780000021
Figure FDA0003608335780000022
是对第二双向GRU层的输出乘以权重向量
Figure FDA0003608335780000023
并加上偏移向量
Figure FDA0003608335780000024
的结果，
Figure FDA0003608335780000025
表示将第二双向GRU层中正向GRU的输出
Figure FDA0003608335780000026
与第一双向GRU层中反向GRU输出
Figure FDA0003608335780000027
进行合并；将
Figure FDA0003608335780000028
与Pt 1进行合并，作为第三卷积层的输入，第三卷积层的输出为
Figure FDA0003608335780000029
Figure FDA00036083357800000210
卷积函数η3中还包含了一个全连接操作Dense()；第三卷积层通过全连接输出层得到输出Ot，
Figure FDA00036083357800000211
Ot为一个具体值，代表预定时间后的建筑物能耗预测值，其中，
Figure FDA00036083357800000212
Figure FDA00036083357800000213
和
Figure FDA00036083357800000214
为各部分的权重向量，
Figure FDA00036083357800000215
Figure FDA00036083357800000216
和
Figure FDA00036083357800000217
为各部分的偏移向量；
所述第一双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure FDA00036083357800000218
反向GRU模型的输出
Figure FDA00036083357800000219
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure FDA00036083357800000220
Figure FDA00036083357800000221
表示将
Figure FDA00036083357800000222
与
Figure FDA00036083357800000223
进行合并连接，作为所述的第一双向GRU层的输出；所述第二双向GRU层中正向GRU模型的输出
Figure FDA00036083357800000224
反向GRU模型的输出
Figure FDA00036083357800000225
对正向GRU模型和反向GRU模型的输出的聚合操作，得到输出
Figure FDA00036083357800000226
Figure FDA00036083357800000227
表示将
Figure FDA00036083357800000228
与
Figure FDA00036083357800000229
进行合并连接，作为所述的第二双向GRU层的输出，其中z1 t、
Figure FDA00036083357800000230
为第一双向GRU层中正向GRU模型的中间值，z2 t、
Figure FDA00036083357800000231
为第一双向GRU层中反向GRU模型的中间值，z3 t、
Figure FDA00036083357800000232
为第二双向GRU层中正向GRU模型的中间值，z4 t、
Figure FDA00036083357800000233
为第二双向GRU层中反向GRU模型的中间值。
2.根据权利要求1所述的一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能耗预测方法，其特征在于，所述的卷积层均为1维卷积网络。
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