CN113449766A - 一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备 - Google Patents

一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备 Download PDF

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CN113449766A CN202110405838.9A CN202110405838A CN113449766A CN 113449766 A CN113449766 A CN 113449766A CN 202110405838 A CN202110405838 A CN 202110405838A CN 113449766 A CN113449766 A CN 113449766A
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Abstract

本发明公开了一种短时空调负荷预测方法，所述方法包括：获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库；基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。上述方法能够提高空调负荷预测的精度和效率。

Description

一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备
技术领域
本发明涉及空调负荷预测技术领域，尤其涉及一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备。
背景技术
中央空调系统是建筑领域的能耗大户，其运行管理对系统的运行效率至关重要。而由于室外环境及室内人员引起的空调负荷的动态变化，使常规的运行管理方法具有一定的滞后性。因此实现对中央空调系统精准的预调节，对实现系统的节能降耗有着重大意义。由于室外气象条件变化的瞬态特征，加之建筑物本体的热惰性，使得空调负荷的变化呈现典型的非线性特征，为了使机组出力和室内负荷达到吻合，避免出力过多造成的能源浪费，或者出力不足引起的热舒适度差等问题，亟需一种耗时短、准确率高的负荷预测方法。
为此，提出本申请。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备，能够提高空调负荷预测的精度和效率。
为实现上述目的，本发明提供一种短时空调负荷预测方法，所述方法包括：
获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；
定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；
基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；
基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；
确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；
将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
优选的，所述获取空调系统相关变量的历史数据后，还对所述历史数据中的各变量进行预处理，所述预处理包括归一化处理或模糊化处理。
优选的，所述输入变量包括逐时的室外干球温度x1、室外空气相对湿度 x2、太阳辐射率x3、人员在室率x4、室内设定的温度值x5和室内设定的湿度值x6；所述输出变量为逐时的空调负荷值y。
优选的，在所述将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值之后，还包括：
利用平均相对误差、最大相对误差、均方误差和拟合度对所述负荷预测模型进行模型精度评价；其中，
利用平均相对误差、最大相对误差、均方误差和拟合度对所述负荷预测模型进行模型精度评价；其中，
根据
Figure RE-GDA0003115794850000021
计算所述平均相对误差；
根据
Figure RE-GDA0003115794850000022
计算所述最大相对误差；
根据
Figure RE-GDA0003115794850000031
计算所述均方误差；
根据
Figure RE-GDA0003115794850000032
计算所述拟合度；式中
Figure RE-GDA00031157948500000314
为模型计算值，y为实际值，ymax为实际值的最大值，ymin为实际值的最小值，ymean为全部实际值的平均值，i＝1,2,…,N。
优选的，所述定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数的步骤包括：
定义p个所述输入变量的论域范围分别为U1,U2,…,Up，所述输出变量的论域范围为
Figure RE-GDA0003115794850000033
在所述输入变量xj的论域范围Uj上定义n个相同的模糊集
Figure RE-GDA0003115794850000034
并将所定义的模糊集的隶属度函数记为
Figure RE-GDA0003115794850000035
优选的，所述模糊规则库包括K＝np＝3×3×3×3×3×3＝729个模糊规则，其中，第k个所述模糊规则的表达式为：
Figure RE-GDA0003115794850000036
其中，i1,i2,…,ip为1～n之间任意的整数值，then
Figure RE-GDA0003115794850000037
其中
Figure RE-GDA0003115794850000038
j＝1,2,…,p。
优选的，所述确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数的步骤包括：
(a)利用
Figure RE-GDA0003115794850000039
确定所述模糊系统的输出值，其中，
Figure RE-GDA00031157948500000310
并将
Figure RE-GDA00031157948500000311
带入
Figure RE-GDA00031157948500000312
中，则
Figure RE-GDA00031157948500000313
其中，x0设为1；
(b)计算回归参数包括：
(b1)根据三角模糊数的乘法运算定义，则所述模糊系统的最小绝对非线性模型为：
Figure RE-GDA0003115794850000041
(b2)根据最小绝对回归准则，定义目标函数为：
Figure RE-GDA0003115794850000042
约束条件为：
Figure RE-GDA0003115794850000043
其中，N为数据集组数，K为规则数，p为变量数；
(b3)定义如下变量：
Figure RE-GDA0003115794850000044
Figure RE-GDA0003115794850000045
Figure RE-GDA0003115794850000046
Figure RE-GDA0003115794850000047
Figure RE-GDA0003115794850000048
Figure RE-GDA0003115794850000049
并将所定义的变量带入(b2)的式中，则
Figure RE-GDA00031157948500000410
约束条件为：
Figure RE-GDA00031157948500000411
Figure RE-GDA00031157948500000412
其中，j＝1,2,…,p，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,N。
为实现上述目的，本发明还提供一种短时空调负荷预测装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；
第一定义单元，用于定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；
第二定义单元，用于基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；
建立单元，用于基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；
确定单元，用于确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；
输出单元，用于将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
为实现上述目的，本发明还提供一种短时空调负荷预测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的一种短时空调负荷预测方法。
有益效果：
以上方案，通过引入非线性回归模型，将非线性回归转化为线性回归，再按照线性回归求解。该方法试图将黑箱模型转变为白箱问题进行线性规划求解，具有较为明确的计算逻辑，即通过计算模型参数获取最优线性规划模型，提高了预测结果的准确性和实时性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种短时空调负荷预测方法的流程示意图。
图2为本发明另一实施例提供的一种短时空调负荷预测方法的流程示意图。
图3为本发明一实施例提供的模型网络拓扑图。
图4为本发明一实施例提供的输入变量隶属度函数示意图。
图5为本发明一实施例提供的一种短时空调负荷预测装置的结构示意图。
图6为本发明另一实施例提供的一种短时空调负荷预测装置的结构示意图。
发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以下结合实施例详细阐述本发明的内容。
参照图1-4所示，本发明一实施例提供的一种短时空调负荷预测方法。
本实施例中，该方法包括：
S11，获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量。
在本实施例中，通过获取建筑物空调系统相关变量的历史数据，并进行归一化和模糊化等预处理，还需定义好负荷预测模型的输入变量和输出变量。其中，输入变量设定为逐时的室外干球温度x1、室外空气相对湿度x2、太阳辐射率x3、人员在室率x4、室内设定的温度值x5和室内设定的湿度值x6，输出变量设定为逐时的空调负荷值y。在本实施例中，通过采集近三天的逐时参数，其中，空调系统负荷值可通过空调冷冻水/热水的进出口温度和流量记录计算获取。对历史数据中各变量值分别进行归一化处理，归一化区间为[0,1]，归一化公式如下：
Figure RE-GDA0003115794850000071
其中，x为变量原始数值，x’为变量归一化结果。
对负荷预测模型的输出变量进行模糊化处理，令列向量为不同时刻的空调负荷值，计算y的方差，记为ystd。将模型的输出值记为三角模糊数：
Figure RE-GDA0003115794850000072
其中yc＝y，yl＝yr＝ystd。根据三角模糊数的定义及运算法则，两个模糊数
Figure RE-GDA0003115794850000073
和
Figure RE-GDA0003115794850000074
之间的绝对值距离为：
Figure RE-GDA0003115794850000075
该距离值的最小化函数将作为本模型预测空调系统负荷值的目标函数。
S12，定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数。
在本实施例中，对该模型各个输入变量及输出变量的论域进行定义。假设步骤S11采集到的空调系统原始数据为N组“实数输入/模糊输出”的组合，即N个时刻的数据集。可以将其标记为
Figure RE-GDA0003115794850000076
i＝1,2,…,N，其中输入变量为多实数参数集，即xi＝(xi1,xi2,…,xip)∈Rp，p为输入变量的个数。输出变量为单模糊参数，即
Figure RE-GDA0003115794850000081
令p个输入变量参数的论域范围分别为U1,U2,…,Up，单个模糊输出变量的论域为
Figure RE-GDA0003115794850000082
进一步的，为每个输入变量在其各自的论域范围内分配隶属度函数。每个变量论域内的模糊集数量可保持一致，比如在输入变量xj的论域Uj上定义n 个相同的模糊集
Figure RE-GDA0003115794850000083
并将所定义的模糊集的隶属度函数记为
Figure RE-GDA0003115794850000084
S13，基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数。
在本实施例中，该模型的模糊规则库由K＝np个模糊规则组成。第k个模糊规则的表达式为：
Figure RE-GDA0003115794850000085
(i1,i2,…,ip为1～n之间任意的整数值)，then
Figure RE-GDA0003115794850000086
其中
Figure RE-GDA0003115794850000087
(j＝1,2,…,p)。
在本实施例中，定义上述6个输入变量的论域范围分别为U1，U2，U3， U4，U5和U6，1个输出变量的论域范围为
Figure RE-GDA0003115794850000088
并进一步在各个变量的论域范围内为每个输入变量分配三个高斯隶属度函数，则模糊规则库共由以下 K＝np＝3×3×3×3×3×3＝729条模糊规则构成。此处，罗列部分规则，以作示例：
Figure RE-GDA0003115794850000089
Figure RE-GDA0003115794850000091
上述步骤相当于对每个输入变量的隶属度区间遍历一遍，即
Figure RE-GDA0003115794850000092
S14，基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统。
在本实施例中，建立负荷预测模型所使用的模糊系统由乘积推理机，单值模糊器，以及所定义的模糊规则库组成。由此，该模糊最小绝对非线性模型可以表示为：
Figure RE-GDA0003115794850000093
其中
Figure RE-GDA0003115794850000094
将
Figure RE-GDA0003115794850000095
带入式中
Figure RE-GDA0003115794850000096
则，
Figure RE-GDA0003115794850000097
其中，x0设为1。
S15，确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型。
在本实施例中，该模糊系统的输出值由上述公式(1)确定；回归参数
Figure RE-GDA0003115794850000098
(j＝1,2,…,6,k＝1,2,…,729)可通过线性规划问题进行求解，具体为：
(b1)根据三角模糊数的乘法运算定义，则模糊系统的最小绝对非线性模型为：
Figure RE-GDA0003115794850000101
(b2)根据最小绝对回归准则，即最小化模糊系统输出的估计值与真实值
Figure RE-GDA0003115794850000102
在绝对值距离意义下的误差。由于输入变量均为正值，因此，根据步骤S11定义目标函数为：
Figure RE-GDA0003115794850000103
约束条件为：
Figure RE-GDA0003115794850000104
其中，N为数据集组数，K为规则数，p为变量数。
(b3)为了求解(b2)式中的优化问题，需进一步定义如下变量：
Figure RE-GDA0003115794850000105
Figure RE-GDA0003115794850000106
Figure RE-GDA0003115794850000107
Figure RE-GDA0003115794850000108
Figure RE-GDA0003115794850000109
Figure RE-GDA00031157948500001010
并将所定义的变量带入(b2)的式中，则
Figure RE-GDA00031157948500001011
约束条件为：
Figure RE-GDA00031157948500001012
Figure RE-GDA00031157948500001013
其中，j＝1,2,…,p，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,N。
由此，则可满足MATLAB中linprog函数的参数输入要求。
S16，将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
在本实施例中，通过上述步骤将目标函数的求解转化为一个线性规划问题进行求解。该线性规划问题可进一步通过调用MATLAB中的linprog函数进行求解，以获取负荷预测模型。进一步将输入变量值输入到该模型中，即可得到相应的模型预测输出结果。对模型输出结果进行中心平均解模糊处理，通过解模糊，将预测出的模糊值转化为实数值，以和实际参数相符。
特别的，在步骤S16之后，还包括：
S17，利用平均相对误差、最大相对误差、均方误差和拟合度对所述负荷预测模型进行模型精度评价。
其中，平均相对误差(MRE)为模型计算值与实验测试值误差的绝对值占实际取值范围比例的平均值，理想值为0，计算公式为：
Figure RE-GDA0003115794850000111
最大相对误差(MAE)是模型计算值与实验测试值误差的绝对值占实际取值范围比例的最大值，理想值为0，计算公式为：
Figure RE-GDA0003115794850000112
均方误差(MSE)是模型计算值与实验测试值的绝对值占实际取值范围比例的均方根值，理想值为0，计算公式为：
Figure RE-GDA0003115794850000113
拟合度(R2)用来描述模型计算结果与实验测试结果的拟合程度，理想值为 1，计算公式为：
Figure RE-GDA0003115794850000121
式中
Figure RE-GDA0003115794850000122
为模型计算值，y为实际值，ymax为实际值的最大值，ymin为实际值的最小值，ymean为全部实际值的平均值， i＝1,2,…,N。
在本实施例中，通过改变模糊隶属度函数及模糊规则数量等参数，以步骤S17中模型评价指标为对比值，经多次参数调整，获取最佳负荷预测模型。收集可获取的未来N小时的输入参数值，作为最佳负荷预测模型的输入，运算负荷预测模型，即得出未来N小时的空调系统负荷值。
由于中央空调系统是典型的非线性系统，其动态负荷预测是典型的非线性问题。而非线性问题难以用常规的线性理论公式进行计算，而诸如神经网络等黑箱模型方法应用较多。传统黑箱模型的求解思路为首先定义好输入和输出，然后调用训练函数即可获取预测模型，模型训练参数属随机确定或凭经验确定，此类模型通常稳定性和实时性较差。而线性求解则具有较为明确的计算逻辑，且计算速度可满足系统运行的实时要求。因此，将具有非线性特征的空调负荷预测问题转化为线性规划问题进行求解，可有效提高负荷预测的精度和效率。
参照图5-6所示为本发明一实施例提供的一种短时空调负荷预测装置的结构示意图。
本实施例中，该装置50包括：
获取单元51，用于获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；
第一定义单元52，用于定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；
第二定义单元53，用于基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n 表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；
建立单元54，用于基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；
确定单元55，用于确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；
输出单元56，用于将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
区别于上一实施例，本实施例的该装置60还包括：
评价单元61，用于利用平均相对误差、最大相对误差、均方误差和拟合度对所述负荷预测模型进行模型精度评价。
该装置50/60的各个单元模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤，故在此不对各单元模块进行赘述，详细请参见以上对应步骤的说明。
本发明实施例还提供一种短时空调负荷预测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的短时空调负荷预测方法。
所述短时空调负荷预测设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是短时空调负荷预测设备的示例，并不构成对短时空调负荷预测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述短时空调负荷预测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述短时空调负荷预测设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个短时空调负荷预测设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述短时空调负荷预测设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述短时空调负荷预测设备集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中专业技术人员对本发明的技术方案作出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；
定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；
基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；
基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；
确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；
将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
2.根据权利要求1所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述获取空调系统相关变量的历史数据后，还对所述历史数据中的各变量进行预处理，所述预处理包括归一化处理或模糊化处理。
3.根据权利要求1所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述输入变量包括逐时的室外干球温度x1、室外空气相对湿度x2、太阳辐射率x3、人员在室率x4、室内设定的温度值x5和室内设定的湿度值x6；所述输出变量为逐时的空调负荷值y。
4.根据权利要求1所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，在所述将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值之后，还包括：
利用平均相对误差、最大相对误差、均方误差和拟合度对所述负荷预测模型进行模型精度评价；其中，
根据
Figure RE-FDA0003115794840000021
计算所述平均相对误差；
根据
Figure RE-FDA0003115794840000022
计算所述最大相对误差；
根据
Figure RE-FDA0003115794840000023
计算所述均方误差；
根据
Figure RE-FDA0003115794840000024
计算所述拟合度；式中
Figure RE-FDA00031157948400000211
为模型计算值，y为实际值，ymax为实际值的最大值，ymin为实际值的最小值，ymean为全部实际值的平均值，i＝1,2,…,N。
5.根据权利要求1或3任一所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数的步骤包括：
定义p个所述输入变量的论域范围分别为U1,U2,…,Up，所述输出变量的论域范围为
Figure RE-FDA0003115794840000025
在所述输入变量xj的论域范围Uj上定义n个相同的模糊集
Figure RE-FDA0003115794840000026
并将所定义的模糊集的隶属度函数记为
Figure RE-FDA0003115794840000027
6.根据权利要求5所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述模糊规则库包括K＝np＝3×3×3×3×3×3＝729个模糊规则，其中，第k个所述模糊规则的表达式为：
Figure RE-FDA0003115794840000028
其中，i1,i2,…,ip为1～n之间任意的整数值，then
Figure RE-FDA0003115794840000029
其中
Figure RE-FDA00031157948400000210
7.根据权利要求6所述的一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数的步骤包括：
(a)利用
Figure RE-FDA0003115794840000031
确定所述模糊系统的输出值，其中，
Figure RE-FDA0003115794840000032
并将
Figure RE-FDA0003115794840000033
带入
Figure RE-FDA0003115794840000034
中，则
Figure RE-FDA0003115794840000035
其中，x0设为1；
(b)计算回归参数包括：
(b1)根据三角模糊数的乘法运算定义，则所述模糊系统的最小绝对非线性模型为：
Figure RE-FDA0003115794840000036
(b2)根据最小绝对回归准则，定义目标函数为：
Figure RE-FDA0003115794840000037
约束条件为：
Figure RE-FDA0003115794840000038
其中，N为数据集组数，K为规则数，p为变量数；
(b3)定义如下变量：
Figure RE-FDA0003115794840000039
Figure RE-FDA00031157948400000310
Figure RE-FDA00031157948400000311
Figure RE-FDA00031157948400000312
Figure RE-FDA00031157948400000313
Figure RE-FDA00031157948400000314
并将所定义的变量带入(b2)的式中，则
Figure RE-FDA0003115794840000041
约束条件为：
Figure RE-FDA0003115794840000042
Figure RE-FDA0003115794840000043
其中，j＝1,2,…,p，k＝1,2,…,K，i＝1,2,…,N。
8.一种短时空调负荷预测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；
第一定义单元，用于定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；
第二定义单元，用于基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括K＝np个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；
建立单元，用于基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；
确定单元，用于确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；
输出单元，用于将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。
9.一种短时空调负荷预测设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如权利要求1至7任意一项所述的一种短时空调负荷预测方法。
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