CN112833517B - 一种基于大数据的中央空调负荷预测系统 - Google Patents

一种基于大数据的中央空调负荷预测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的中央空调负荷预测系统，所述预测系统包括预测日输入模块、客流量预测模块和负荷预测模块，所述客流量预测模块用于预测预测日所在那天的客流量，所述负荷预测模块根据客流量预测模块的预测结果预测预测日那天的中央空调负荷量，所述客流量预测模块包括历史客流量信息获取模块和客流量信息计算模块，所述历史客流量信息获取模块包括上一年预测日客流量获取模块、预测日前客流量获取模块和营销活动客流量获取模块，所述预测日客流量获取模块用于获取上一年预测日的预约客流量值和非预约客流量值。

Description

一种基于大数据的中央空调负荷预测系统
技术领域
本发明涉及大数据领域，具体是一种基于大数据的中央空调负荷预测系统。
背景技术
为了提高用户的用餐体验，餐厅会将中央空调一直处于开启状态，但是中央空调的能耗较大，如果长时间一直将中央空调处于高负荷状态，不仅会缩短中央空调的使用寿命，而且会导致餐厅的成本增加，还很有可能导致能源的浪费。因此，申请人提出一种根据餐厅的客流量预测中央空调负荷预测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的中央空调负荷预测系统及方法，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据的中央空调负荷预测系统，所述预测系统包括预测日输入模块、客流量预测模块和负荷预测模块，所述客流量预测模块用于预测预测日所在那天的客流量，所述负荷预测模块根据客流量预测模块的预测结果预测预测日那天的中央空调负荷量。
作为优选方案，所述客流量预测模块包括历史客流量信息获取模块和客流量信息计算模块，所述历史客流量信息获取模块包括上一年预测日客流量获取模块、预测日前客流量获取模块和营销活动客流量获取模块，所述预测日客流量获取模块用于获取上一年预测日的预约客流量值和非预约客流量值，所述预测日前客流量获取模块用于获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，所述营销活动客流量获取模块用于获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，所述客流量信息计算模块包括平均增长率计算模块、营销增长率计算模块和预测日客流量值计算模块，所述平均增长率计算模块根据预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，所述营销增长率计算模块根据距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值计算营销增长率，所述预测日客流量值计算模块包括预测日的预约客流量值获取模块、预测日的非预约客流量值计算模块和客流量综合计算模块，所述预测日的预约客流量值获取模块用于获取预测日的预约客流量值，所述预测日的非预约客流量值计算模块根据平均同比增长率、营销增长率和上一年预测日的非预约客流量值计算预测日的非预约客流量值，所述客流量综合计算模块用于计算预测日的预约客流量值与预测日的非预约客流量值之和。
作为优选方案，所述负荷预测模块包括预测日客流量判断模块、基值获取模块和中央空调负荷量计算模块，所述预测日客流量判断模块用于判断预测日的客流量值与客流量阈值之间的关系，当预测日的客流量值小于等于客流量阈值时，直接将从基值获取模块获取的基值作为中央空调负荷量，当预测日的客流量值大于客流量阈值时，中央空调负荷量计算模块计算中央空调负荷量，所述中央空调负荷量计算模块包括候选日选取模块、负荷量加权计算模块、参考日选取模块和预测计算模块，所述候选日选取模块用于选取预测日前n天中与预测日的天气气象数据相近的日子作为候选日，所述负荷量加权计算模块用于计算候选日的中央空调负荷量的加权之和，所述参考日选取模块用于从预测日前n天中选取中央空调负荷量与候选日的中央空调负荷量的加权之和最近的日子作为参考天，将参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，将参考天的客流量作为客流量参考值，所述预测计算模块根据中央空调参考负荷量、客流量参考值和预测日的客流量值计算预测日的中央空调负荷量。
一种基于大数据的中央空调负荷预测方法，所述预测方法包括以下：
步骤S1：选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值；
步骤S2：根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷。
作为优选方案，所述选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值包括以下：
获取上一年预测日的客流量信息，所述客流量信息包括预约客流量值和非预约客流量值；
获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，则平均同比增长率
Figure 104397DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，Pa表示预测时间段第前a天的非预约客流量值，Qa表示上一年同一时间段第前a天的非预约客流量值，
则预测日的非预约客流量值Pb=Qb(1+X),其中，Qb表示上一年预测日的非预约客流量值；
判断在预测日是否开展营销活动，若开展营销活动，则获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，计算营销增长率为
Figure 21537DEST_PATH_IMAGE002
，非预约客流量值的Pb’=Pb (1+Y)；
则预测日的客流量值为Ob=Pb’+T，其中T为预测日的预约客流量值。
作为优选方案，所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷包括以下：
当预测日的客流量值Ob小于等于客流量阈值O时，中央空调负荷量为基值M，
当预测日的客流量值Ob大于客流量阈值O时，中央空调负荷量为M0=ObMs/Os,其中，Ms为中央空调参考负荷量，Os为客流量参考值。
作为优选方案，所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷进一步包括以下：
从预测日前n天中选取z天，计算这z天的中央空调负荷量的加权之和，所述加权的权值为该天的客流量值占预测日前n天总的客流量值的百分比；
将z天的中央空调负荷量的加权之和与预测日前n天的中央空调负荷量进行比较，选取预测日前n天的中央空调负荷最接近z天的中央空调负荷量的加权之和的那天作为参考天，参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，参考天的客流量作为客流量参考值。
作为优选方案，所述从预测日前n天中选取z天包括：
获取预测日的天气预报，
获取预测日的天气类型，所述天气类型包括晴天、阴天和雨天；
当预测日的天气类型为晴天时，筛选出预测日前n天中天气类型为晴天的日子作为候选日，并获取候选日每天的最高温度，将候选日的最高温度与预测日的最高温度进行对比，若候选日的最高温度与预测日的最高温度相差小于百分之五，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量；
当预测日的天气类型为阴天或雨天时，筛选出预测日前n天中天气类型为阴天或雨天作为候选日，并获取这些候选日当天的最低温度和平均湿度，分别将候选日的最低温度与预测日的最低温度、候选日的平均湿度与预测日的平均湿度进行对比，若将候选日的最低温度与预测日的最低温度相差小于百分之五且候选日的平均湿度与预测日的平均湿度相差小于百分之二，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据预测日的预约客流量值计算预测日的中央空调的负荷，根据预测出的中央空调的负荷来控制实际中央空调的负荷，不仅能够降低餐厅的成本，而且能够节约能源。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的中央空调负荷预测系统的模块示意图；
图2为本发明一种基于大数据的中央空调负荷预测方法的流程示意图。
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。
请参阅图1-2，本发明实施例中，一种基于大数据的中央空调负荷预测系统，所述预测系统包括预测日输入模块、客流量预测模块和负荷预测模块，所述客流量预测模块用于预测预测日所在那天的客流量，所述负荷预测模块根据客流量预测模块的预测结果预测预测日那天的中央空调负荷量。
所述客流量预测模块包括历史客流量信息获取模块和客流量信息计算模块，所述历史客流量信息获取模块包括上一年预测日客流量获取模块、预测日前客流量获取模块和营销活动客流量获取模块，所述预测日客流量获取模块用于获取上一年预测日的预约客流量值和非预约客流量值，所述预测日前客流量获取模块用于获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，所述营销活动客流量获取模块用于获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，所述客流量信息计算模块包括平均增长率计算模块、营销增长率计算模块和预测日客流量值计算模块，所述平均增长率计算模块根据预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，所述营销增长率计算模块根据距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值计算营销增长率，所述预测日客流量值计算模块包括预测日的预约客流量值获取模块、预测日的非预约客流量值计算模块和客流量综合计算模块，所述预测日的预约客流量值获取模块用于获取预测日的预约客流量值，所述预测日的非预约客流量值计算模块根据平均同比增长率、营销增长率和上一年预测日的非预约客流量值计算预测日的非预约客流量值，所述客流量综合计算模块用于计算预测日的预约客流量值与预测日的非预约客流量值之和。
所述负荷预测模块包括预测日客流量判断模块、基值获取模块和中央空调负荷量计算模块，所述预测日客流量判断模块用于判断预测日的客流量值与客流量阈值之间的关系，当预测日的客流量值小于等于客流量阈值时，直接将从基值获取模块获取的基值作为中央空调负荷量，当预测日的客流量值大于客流量阈值时，中央空调负荷量计算模块计算中央空调负荷量，所述中央空调负荷量计算模块包括候选日选取模块、负荷量加权计算模块、参考日选取模块和预测计算模块，所述候选日选取模块用于选取预测日前n天中与预测日的天气气象数据相近的日子作为候选日，所述负荷量加权计算模块用于计算候选日的中央空调负荷量的加权之和，所述参考日选取模块用于从预测日前n天中选取中央空调负荷量与候选日的中央空调负荷量的加权之和最近的日子作为参考天，将参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，将参考天的客流量作为客流量参考值，所述预测计算模块根据中央空调参考负荷量、客流量参考值和预测日的客流量值计算预测日的中央空调负荷量。
一种基于大数据的中央空调负荷预测方法，所述预测方法包括以下：
步骤S1：选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值；
步骤S2：根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷。
所述选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值包括以下：
获取上一年预测日的客流量信息，所述客流量信息包括预约客流量值和非预约客流量值；
获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，则平均同比增长率
Figure 863591DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，Pa表示预测时间段第前a天的非预约客流量值，Qa表示上一年同一时间段第前a天的非预约客流量值，
则预测日的非预约客流量值Pb=Qb(1+X),其中，Qb表示上一年预测日的非预约客流量值；
判断在预测日是否开展营销活动，若开展营销活动，则获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，计算营销增长率为
Figure 258801DEST_PATH_IMAGE002
，非预约客流量值的Pb’=Pb (1+Y)；
则预测日的客流量值为Ob=Pb’+T，其中T为预测日的预约客流量值。
所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷包括以下：
当预测日的客流量值Ob小于等于客流量阈值O时，中央空调负荷量为基值M，
当预测日的客流量值Ob大于客流量阈值O时，中央空调负荷量为M0=ObMs/Os,其中，Ms为中央空调参考负荷量，Os为客流量参考值。
所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷进一步包括以下：
从预测日前n天中选取z天，计算这z天的中央空调负荷量的加权之和，所述加权的权值为该天的客流量值占预测日前n天总的客流量值的百分比；
将z天的中央空调负荷量的加权之和与预测日前n天的中央空调负荷量进行比较，选取预测日前n天的中央空调负荷最接近z天的中央空调负荷量的加权之和的那天作为参考天，参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，参考天的客流量作为客流量参考值。
所述从预测日前n天中选取z天包括：
获取预测日的天气预报，
获取预测日的天气类型，所述天气类型包括晴天、阴天和雨天；
当预测日的天气类型为晴天时，筛选出预测日前n天中天气类型为晴天的日子作为候选日，并获取候选日每天的最高温度，将候选日的最高温度与预测日的最高温度进行对比，若候选日的最高温度与预测日的最高温度相差小于百分之五，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量；
当预测日的天气类型为阴天或雨天时，筛选出预测日前n天中天气类型为阴天或雨天作为候选日，并获取这些候选日当天的最低温度和平均湿度，分别将候选日的最低温度与预测日的最低温度、候选日的平均湿度与预测日的平均湿度进行对比，若将候选日的最低温度与预测日的最低温度相差小于百分之五且候选日的平均湿度与预测日的平均湿度相差小于百分之二，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (1)

1.一种基于大数据的中央空调负荷预测系统，其特征在于：所述预测系统包括预测日输入模块、客流量预测模块和负荷预测模块，所述客流量预测模块用于预测预测日所在那天的客流量，所述负荷预测模块根据客流量预测模块的预测结果预测预测日那天的中央空调负荷量；
所述预测系统的预测方法包括以下：
步骤S1：选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值；
步骤S2：根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷；
所述选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值包括以下：
获取上一年预测日的客流量信息，所述客流量信息包括预约客流量值和非预约客流量值；
获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，则平均同比增长率
Figure 638668DEST_PATH_IMAGE002
，
其中，Pa表示预测时间段第前a天的非预约客流量值，Qa表示上一年同一时间段第前a天的非预约客流量值，
则预测日的非预约客流量值Pb=Qb(1+X),其中，Qb表示上一年预测日的非预约客流量值；
判断在预测日是否开展营销活动，若开展营销活动，则获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，计算营销增长率为
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，非预约客流量值的Pb’=Pb(1+Y)；
则预测日的客流量值为Ob=Pb’+T，其中T为预测日的预约客流量值；
所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷包括以下：
当预测日的客流量值Ob小于等于客流量阈值O时，中央空调负荷量为基值M，
当预测日的客流量值Ob大于客流量阈值O时，中央空调负荷量为M0=ObMs/Os,其中，Ms为中央空调参考负荷量，Os为客流量参考值。
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CN114676940B (zh) * 2022-05-27 2022-08-26 四川瑞康智慧能源有限公司 商业旅游区购电量预测方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3622657B2 (ja) * 2000-09-18 2005-02-23 株式会社日立製作所 空調制御システム
CN101751614B (zh) * 2008-11-27 2015-11-25 财团法人工业技术研究院 顾客流量等级预测方法及应用其的空调温度控制方法
CN104279692A (zh) * 2013-07-12 2015-01-14 深圳市嘉顺达环保节能科技有限公司 中央空调能耗轨迹节能控制方法及系统
JP6498411B2 (ja) * 2014-10-10 2019-04-10 三菱重工サーマルシステムズ株式会社 熱源システム及びその冷却水制御装置並びに制御方法
CN109130767B (zh) * 2017-06-28 2020-08-11 北京交通大学 基于客流的轨道交通车站通风空调系统的智能控制方法
CN109409617B (zh) * 2018-11-27 2021-11-26 河海大学 一种公共楼宇环境因素预测不确定性用电鲁棒优化方法
CN110210652B (zh) * 2019-05-15 2021-07-16 北京交通发展研究院 一种轨道交通站点客流控制方法及装置
CN110276474A (zh) * 2019-05-22 2019-09-24 南京理工大学 一种城市轨道交通车站短时客流预测方法
CN110425685A (zh) * 2019-08-16 2019-11-08 珠海格力电器股份有限公司 空调系统控制方法、装置及空调系统

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