CN113803775A - 一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统，预测方法包括获取气象数据、获取运行数据、设定预测参量、预测建筑能耗、计算加热时间、分配加热时段、下发控制参量以及实施供暖控制八个步骤，适用于本发明公共建筑供暖预测方法的供暖系统包括发热体、供暖控制器、数据采集器、服务器、气象服务接口和客户端。本发明利用建筑体本身的热惰性，结合气象数据、供暖时段参量及建筑物历史能耗数据等，进行预测第二天的供暖时间，决策分配加热时段，通过控制技术，使供暖过程精准可控，解决了公共建筑电供暖时能源浪费严重，供暖控制不均等问题。

Description

一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统

技术领域

本申请涉及供暖节能方法及系统，特别是涉及一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统。

背景技术

公共建筑供暖，一般具有一定的周期性和间歇性的供暖特性，如学校的教室，在上学期间的上课时段需要供暖，晚上和假期不用供暖。公共建筑供暖现有技术一般采用水暖集中供暖方式，该方式不能实现分时分区的控制，在假期也需要进行低温供暖，避免供热管道冻裂，此方式会导致大量能源浪费。对于部分地区也使用电供暖方式，通过人为设定的时段或温度进行供暖控制，该方式一定程度上解决了分时分区的控制问题，但由于建筑体具有较大的热惰性，气候条件的多变性，人为的控制很难实现精准的供暖，经常会造成不热或过热的现象，影响供暖的舒适性，并且造成能源浪费。

发明内容

本发明针对上述问题，利用建筑体本身的热惰性，结合气象数据、供暖时段参量及建筑物历史能耗数据等，进行预测第二天的供暖时间，决策分配加热时段，通过控制技术，使供暖过程精准可控，解决了公共建筑电供暖时能源浪费严重，供暖控制不均等问题。

本发明的第一方面，提供了一种公共建筑供暖预测方法，包括以下步骤：

获取气象数据：根据天气预报获取预报的室外平均温度、光照强度影响值、风力强度影响值；

获取运行数据：获取房间历史单位时间平均耗散功率、房间历史室内外平均温度差、房间历史平均光照强度影响值、房间历史平均风力强度影响值、房间历史平均每天供暖时长、前一段时间的室外平均温度、前一段时间的室内平均温度、建筑物与地理南向的角度关系、建筑物与风向的角度关系；

设定预测参量：根据历史数据设定室内外温差影响系数、光照影响系数、设定风力影响系数、前一段时间的室外温度影响系数、前一段时间的室内温度影响系数、当前建筑物未来一段时间的供暖目标温度、根据未来一段时间预报的室外平均温度与当前建筑物未来一段时间的供暖目标温度计算得到未来一段时间的室内外平均温度差；

预测建筑能耗：根据获取的气象数据、运行数据以及设定的预测参量计算未来一段时间所需能耗；

计算加热时间：根据预测的建筑能耗以及房间的加热功率计算加热时间；

分配加热时段：将计算得到的加热时间分配成i段，计算每段分配的加热时间，对分配好的加热时段与非加热间隙进行排序。

进一步的，所述光照强度影响值分为0、1、2三个等级，夜晚为0，其余时段晴天为2，多云为1，其它为0。

进一步的，所述未来一段时间预报的风力强度影响值是气象预报的风力等级在风向与建筑物所成的夹角在垂直面上的投影值，具体表达式为：F₁＝Xsinθ，其中F₁是未来一段时间风力强度影响值，X是风力等级，θ为建筑物与风向的角度关系。

进一步的，预测建筑能耗的具体表达式为：

Q＝P₀×U×[1-K₁×(ΔT-T₀)-K₂×(H₁-H₀)×sinφ+K₃×(F₁-F₀)+K₄×(T₃-T₁)-K₅×(T₄-T₂)]

其中Q为预测的未来一段时间所需能耗，P₀为房间历史单位时间平均耗散功率，U为房间历史平均每天加热时长，K₁为室内外温差影响系数，ΔT为未来一段时间室内外平均温度差，ΔT＝T₁-T₂，T₁为未来一段时间预报室外平均温度，T₂为当前建筑物未来一段时间供暖目标温度，T₀为房间历史室内外平均温度差，K₂为光照影响系数，H₁为未来一段时间预报光照强度影响值，H₀为房间历史平均光照强度影响值，φ为建筑物与地理南向的角度关系，K₃为风力影响系数，F₁为未来一段时间风力强度影响值，F₀为房间历史平均风力强度影响值，K₄为前一段时间室外温度影响系数，T₃为前一段时间的室外平均温度，K₅为前一段时间室内温度影响系数，T₄为前一段时间的室内平均温度。

进一步的，计算加热时间的具体表达式是：T＝Q÷P×4，其中，T为预测的房间未来一段时间的加热时间，单位为15分钟，Q为预测的未来一段时间所需能耗，P为房间发热体的发热功率。

进一步的，分配加热时段的具体方法是：

将预测的房间未来一段时间的加热时间T共分配成i段，j表示分配i段中的第j段，i∈[1,5]，i的取值以及每段分配的加热时间与T值相关，具体为：

当T≤8时，i＝1，分配的加热时间C_j＝T，j＝1；

当8<T≤16时，i＝2，每段分配的加热时间

j∈[1,2]；

当16<T≤28时，i＝3，每段分配的加热时间为：

当28<T≤44时，i＝4，每段分配的加热时间为：

当T>44时，i＝5，每段分配的加热时间为：

其中C_j值均四舍五入取整数，令实际每段分配的加热时间为Z_j，令

取C₁～C_i的优先级排序将Z_o分配到各时段内，每段最多增加1，得到实际每段分配的加热时间

进一步的，将分配好的加热时段与非加热间隙进行排序具体方法为：分配的第一时段在开始供暖时间点之前，第二时段在开始供暖时间点之后，其余时段将供暖时段均分，当分配加热时段i≥3段时，间隙段数为i-1段，平均每个间隙段数时间计算为：Gi＝(G-Z2-Z3-…Z_i)/(i-1)，G表示需要供暖的时间，对Gi值四舍五入取整数，当Gi>0，加热时段时间排序为：Z₁、Z₂、Gi、Z₃、Gi、…、Z_i、Gi；当Gi≤0时，则将所有加热时间作为一个时段，并从供暖截止时间点向前分配加热时段。

进一步的，所述方法还包括将分配好的加热时段发送给供暖控制器，供暖控制器根据分配好的加热时段通过继电器控制发热体的电源开关，在加热时段进行加热，非加热时段停止加热。

本发明的第二方面，提供了一种适用于上述公开建筑供暖预测方法的供暖系统，所述供暖系统包括发热体、供暖控制器、数据采集器、服务器、气象服务接口和客户端，其中，所述供暖控制器通过控制电源控制所述发热体加热的启停，所述数据采集器通过无线通信采集/发送控制参量给所述供暖控制器，所述服务器发送数据给所述数据采集器或读取所述数据采集器的数据，所述服务器从所述气象服务器接口获取气象数据，所述客户端通过网络与所述服务器进行数据交互。

进一步的，所述供暖控制器为碳纤维控制器，所述发热体为碳纤维发热体。

本发明的第三方面，提供了一种终端，所述终端搭载实现上述公共建筑供暖预测方法的处理器。

本发明提供的一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统，主要根据室内外温差变化、光照强度、风力强度、风向，结合建筑物的朝向、建筑物的历史能耗、前一段时间的室内和室外温度等因素，进行预测建筑未来一段时间的能耗，再根据碳纤维加热线的铺装功率等参量，进行计算并控制供暖。最终达到的有益效果：实现了全智能化控制，减少了运营人员的工作量；通过精准的分时分区控制，减少了能源浪费，降低了运营成本；结合气象数据预测性供暖，提高了供暖舒适度。

附图说明

图1是本发明实施例的公共建筑供暖预测方法流程示意图；

图2是本发明公共建筑供暖预测方法实施例中气象数据与建筑物关系示意图；

图3是本发明实施例的公共建筑供暖系统的结构示意图。

具体实施方式

为进一步对本发明的技术方案作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的步骤。

如图1所示，是本发明实施例的一种公共建筑供暖预测方法，实施例中公共建筑供暖预测方法分为8个步骤，依次是获取气象数据、获取运行数据、设定预测参量、预测建筑能耗、计算加热时间、分配加热时段、下发控制参量和实施供暖控制，实施例中的一段时间优选设定为具有代表性的24小时，具体方法如下：

步骤110、获取气象数据，获取未来一段时间预报室外平均温度T₁，单位为℃；获取未来一段时间预报光照强度影响值H₁，光照强度影响值分3个等级，夜晚H₁为0，其余时段按晴(2)、多云(1)、其它(0)。白天时间段根据不同的地域进行定义，以华北地区为例定义为[10:00,16:00]。获取未来一段时间风力强度影响值F₁，风力强度影响值为气象预报的风力等级在风向与建筑物所成的夹角在垂直面上的投影值，具体表达式为：F₁＝Xsinθ，其中F₁是未来一段时间风力强度影响值，X是风力等级，θ为建筑物与风向的角度关系。

在本实施例的一个优选实施方式中，气象数据与建筑物关系示意图如图2所示，建筑物与风力风向的影响关系为风向在建筑物表面的垂直投影的风力值，即对正对这风向面的房间有效，平行于风向或背风向无效。如图2中风向为风向103，建筑物一号楼101和二号楼102与风向103所呈的角度为θ，即风力强度×sinθ为风力强度影响值，图2所示风向时一号楼101的1房间和2房间的θ角度取值为90°、一号楼101的3房间和4房间的θ角度取值为0°，二号楼102的1房间和2房间的θ角度取值为45°、二号楼102的3房间和4房间的θ角度取值为0°。建筑物与阳光104的影响为南向在建筑物表面的垂直投影的光照强度值，即南面的房间有效，其它方向房间无效。如图2中一号楼101的3房间和4房间的φ角度取值为90°、一号楼101的1房间和2房间的φ角度取值为0°，二号楼102的3房间和4房间的φ角度取值为45°、二号楼102的1房间和2房间的φ角度取值为0°。

步骤120、获取运行数据，获取房间历史单位时间平均耗散功率P₀，单位为W，为该房间在当前日之前所有采暖季内消耗的能量在供暖时段内按小时平均的值，即从系统内取往年的平均值，如果是第1年，根据建筑的节能等级给定初值；获取房间历史室内外平均温度差T₀，单位为K，具体为该房间在当前日之前所有采暖季内室内温度与室外实际温度差值按小时平均的值，即从系统内取往年的平均值，如果是第1年，室内温度取18℃，室外温度取当地的前一年的平均室外平均温度，然后两个的差值；获取房间历史平均光照强度影响值H₀，具体为该房间在当前日之前所有采暖季内的光照强度影响值按小时平均的值，即从系统内取往年的平均值，如果是第1年，按0计算；获取房间历史平均风力强度影响值F₀，具体为该房间在当前日之前所有采暖季内的风力强度影响值按小时平均的值，即从系统内取往年的平均值，如果是第1年，按0计算；获取房间历史平均每天供暖时长U，单位为h，即从系统内取往年的平均值，如果是第1年，公共建筑按10小时算；获取前一段时间的室外平均温度T₃，单位为℃；获取前一段时间的室内平均温度T₄，单位为℃；获取建筑物与地理南向的角度关系φ；获取建筑物与风向的角度关系θ。

步骤130、设定预测参量，根据历史数据和经验设定室内外温差影响系数K₁；设定光照影响系数K₂；设定风力影响系数K₃；设定前一段时间室外温度影响系数K₄；设定前一段时间室内温度影响系数：K₅；其中K₁～K₅的取值范围均为[0.01,0.1]，设定当前建筑物未来一段时间供暖目标温度T₂，单位为℃；计算可得未来一段时间室内外平均温度差ΔT，单位为K，ΔT＝T₁-T₂。

步骤140、预测建筑能耗，预测未来一段时间所需能耗Q，单位为Wh，表达式为：

Q＝P₀×U×[1-K₁×(ΔT-T₀)-K₂×(H₁-H₀)×sinφ+K₃×(F₁-F₀)+K₄×(T₃-T₁)-K₅×(T₄-T₂)]，其中Q为预测的未来一段时间所需能耗，P₀为房间历史单位时间平均耗散功率，U为房间历史平均每天加热时长，K₁为室内外温差影响系数，ΔT为未来一段时间室内外平均温度差，ΔT＝T₁-T₂，T₁为未来一段时间预报室外平均温度，T₂为当前建筑物未来一段时间供暖目标温度，T₀为房间历史室内外平均温度差，K₂为光照影响系数，H₁为未来一段时间预报光照强度影响值，H₀为房间历史平均光照强度影响值，φ为建筑物与地理南向的角度关系，K₃为风力影响系数，F₁为未来一段时间风力强度影响值，F₀为房间历史平均风力强度影响值，K₄为前一段时间室外温度影响系数，T₃为前一段时间的室外平均温度，K₅为前一段时间室内温度影响系数，T₄为前一段时间的室内平均温度。

在一个具体实施例中，设定Q为预测的未来24小时所需能耗，P₀为房间历史单位时间平均耗散功率，U为房间历史平均每天供暖时长，K₁为室内外温差影响系数，ΔT为未来24小时室内外平均温度差，ΔT＝T₁-T₂，T₁为未来24小时预报室外平均温度，T₂为当前建筑物未来24小时供暖目标温度，T₀为房间历史室内外平均温度差，K₂为光照影响系数，H₁为未来24小时预报光照强度影响值，H₀为房间历史平均光照强度影响值，φ为建筑物与地理南向的角度关系，K₃为风力影响系数，F₁为未来24小时风力强度影响值，F₀为房间历史平均风力强度影响值，K₄为前24小时室外温度影响系数，T₃为前24小时的室外平均温度，K₅为前24小时室内温度影响系数，T₄为前24小时的室内平均温度。

在一个具体实施例中，P₀＝3500w，U＝10h，K₁＝0.07，ΔT＝-22℃，T₀＝-21℃，K₂＝0.05，H₁＝2，H₀＝1，sinφ＝1，K₃＝0.02，F₁＝0，F₀＝1.8，K₄＝0.01，T₃＝-2℃，T₁＝-4℃，K₅＝0.01，T₄＝16℃，T₂＝18℃，预测到未来24小时所需能耗Q＝35840Wh。

步骤150、计算加热时间，计算加热时间的具体表达式是：T＝Q÷P×4，T为预测的房间未来一段时间的加热时间，单位为15分钟，计算后T值进行四舍五入取整数，Q为预测的未来一段时间所需能耗，P为房间发热体的发热功率，单位为W。

在一个具体实施例中，T为预测的房间未来24小时的加热时间，单位为15分钟，计算后T值进行四舍五入取整数，Q为预测的未来24小时所需能耗，P为房间发热体的发热功率，单位为W。在具体示例中，Q＝35840Wh，P＝6660W，计算得到房间未来24小时的加热时间T＝22。

步骤160、分配加热时段，加热时间按照一定的比例进行分段，分段时间长度呈现金字塔型分布，第一段分配加热时间最长，最后一段分配加热时间最短。优选分配规则为：

将预测的房间未来一段时间的加热时间T共分配成i段，j表示分配i段中的第j段，i∈[1,5]，i的取值以及每段分配的加热时间与T值相关，具体为：

当T≤8时，i＝1，分配的加热时间C_j＝T，j＝1；

当8<T≤16时，i＝2，每段分配的加热时间

j∈[1,2]；

当16<T≤28时，i＝3，每段分配的加热时间为：

当28<T≤44时，i＝4，每段分配的加热时间为：

当T>44时，i＝5，每段分配的加热时间为：

其中C_j值均四舍五入取整数，单位为15分钟，令实际每段分配的加热时间为Z_j，单位为15分钟，Z_j∈[0,96]，对加热段数中不足15分钟的部分进行再分配，再分配方法为：计算需再分配的加热时间

取C₁～C_i的优先级排序将Z_o分配到各时段内，每段最多增加1，得到实际每段分配的加热时间

对加热时段时间排序，方法如下：

分配的第一时段在开始供暖时间点之前，第二时段在开始供暖时间点之后，其余时段将供暖时段均分，当分配加热时段i≥3段时，间隙段数为i-1段，平均每个间隙段数时间计算为：Gi＝(G-Z2-Z3-…Z_i)/(i-1)，G表示需要供暖的时间，单位为15分钟，对Gi值四舍五入取整数，当Gi>0，加热时段时间排序为：Z₁、Z₂、Gi、Z₃、Gi、…、Z_i、Gi；当Gi≤0时，则将所有加热时间作为一个时段，并从供暖截止时间点向前分配加热时段。

在一个具体实施例中，将预测的房间未来24小时的加热时间T共分配成i段，j表示分配i段中的第j段，i∈[1,5]，i的取值以及每段分配的加热时间与T值相关，T＝22，i＝3，Z₁＝C₁＝14，Z₂＝C₂＝6，Z₃＝C₃＝2，G＝10，则平均每个间隙段数时间G₂＝1，加热时段时间排序为：Z₁、Z₂、G₂、Z₃、G₂。

在本实施例的一个优选实施方式中，还包括；

步骤170、下发控制参量，将分配好的加热时段发送给供暖控制器。

步骤180、实施供暖控制，供暖控制器根据分配加热时段通过继电器控制发热体的电源开关，在加热时段进行加热，非加热时段停止加热。

以下，参照图3来描述根据本公开实施例的与图1所示的方法对应的供暖系统，如图3所示，包括：发热体201、供暖控制器202、数据采集器203、服务器204、气象服务接口205和客户端206，其中，供暖控制器202通过控制电源控制发热体201加热的启停，数据采集器203通过无线通信采集/发送控制参量给供暖控制器202，服务器204发送数据给数据采集器203或读取数据采集器203的数据，服务器204从气象服务器接口205获取气象数据，客户端206通过网络与服务器205进行数据交互，其中，系统可以包括多组供暖控制器202和其对应的发热体201。

在本实施例的一个优选实施方式中，所述供暖控制器202为碳纤维控制器，发热体201为碳纤维发热体，碳纤控制器202通过控制导电线缆电源的通断控制碳纤维发热体201加热的启停，数据采集器203通过LoRa无线通信采集或下发控制参量给碳纤控制器202，服务器204通过4G下发数据给数据采集器203或读取数据采集器203的数据，服务器204通过Internet网络从气象服务器的气象服务接口205获取相关气象数据，客户端206通过Internet网络与服务器204进行数据交互，其中，控制参量包括但不限于上述公共建筑供暖预测方法中分配好的加热时段排列顺序，碳纤控制器202通过控制导电线缆电源的通断控制碳纤维发热体201加热的启停的依据包括但不限于上述公共建筑供暖预测方法中分配好的加热时段和加热时间顺序。

一种公共建筑供暖系统的具体工作过程参照上述一种公共建筑供暖预测方法的描述，不再赘述。

此外，本发明实施例的公共建筑供暖预测方法也可以借助于一种终端来实现，所述终端搭载实现上述公共建筑供暖预测方法的处理器，在所述处理器之外还包括但不限于输入/输出组件、存储器等，在实现不同的实施例时，根据实际需要增加一个或多个组件。

本发明实施例针对以上所述一种公共建筑供暖预测方法及供暖系统，主要根据室内外温差变化、光照强度、风力强度、风向，结合建筑物的朝向、建筑物的历史能耗、前一段时间的室内和室外温度等因素，进行预测建筑未来一段时间的能耗，再根据碳纤维加热线的铺装功率等参量，进行计算并控制供暖，实现了全智能化控制，减少了运营人员的工作量；通过精准的分时分区控制，减少了能源浪费，降低了运营成本；结合气象数据预测性供暖，提高了供暖舒适度。

在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的步骤、方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种步骤、方法所固有的要素。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种公共建筑供暖预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取气象数据：根据天气预报获取预报的室外平均温度、光照强度影响值、风力强度影响值；

获取运行数据：获取房间历史单位时间平均耗散功率、房间历史室内外平均温度差、房间历史平均光照强度影响值、房间历史平均风力强度影响值、房间历史平均每天供暖时长、前一段时间的室外平均温度、前一段时间的室内平均温度、建筑物与地理南向的角度关系、建筑物与风向的角度关系；

设定预测参量：根据历史数据设定室内外温差影响系数、光照影响系数、设定风力影响系数、前一段时间的室外温度影响系数、前一段时间的室内温度影响系数、当前建筑物未来一段时间的供暖目标温度、根据未来一段时间预报的室外平均温度与当前建筑物未来一段时间的供暖目标温度计算得到未来一段时间的室内外平均温度差；

预测建筑能耗：根据获取的气象数据、运行数据以及设定的预测参量计算未来一段时间所需能耗；

计算加热时间：根据预测的建筑能耗以及房间的加热功率计算加热时间；

分配加热时段：将计算得到的加热时间分配成i段，计算每段分配的加热时间，将分配好的加热时段与非加热间隙进行排序。

2.根据权利要求1所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，所述光照强度影响值分为0、1、2三个等级，夜晚为0，其余时段晴天为2，多云为1，其它为0。

3.根据权利要求1所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，所述未来一段时间预报的风力强度影响值是气象预报的风力等级在风向与建筑物所成的夹角在垂直面上的投影值，具体表达式为：F₁＝Xsinθ，其中F₁是未来一段时间风力强度影响值，X是风力等级，θ为建筑物与风向的角度关系。

4.根据权利要求1所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，预测建筑能耗的具体表达式为：

Q＝P₀×U×[1-K₁×(ΔT-T₀)-K₂×(H₁-H₀)×sinφ+K₃×(F₁-F₀)+K₄×(T₃-T₁)-K₅×(T₄-T₂)]

其中Q为预测的未来一段时间所需能耗，P₀为房间历史单位时间平均耗散功率，U为房间历史平均每天加热时长，K₁为室内外温差影响系数，ΔT为未来一段时间室内外平均温度差，ΔT＝T₁-T₂，T₁为未来一段时间预报室外平均温度，T₂为当前建筑物未来一段时间供暖目标温度，T₀为房间历史室内外平均温度差，K₂为光照影响系数，H₁为未来一段时间预报光照强度影响值，H₀为房间历史平均光照强度影响值，φ为建筑物与地理南向的角度关系，K₃为风力影响系数，F₁为未来一段时间风力强度影响值，F₀为房间历史平均风力强度影响值，K₄为前一段时间室外温度影响系数，T₃为前一段时间的室外平均温度，K₅为前一段时间室内温度影响系数，T₄为前一段时间的室内平均温度。

5.根据权利要求4所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，计算加热时间的具体表达式是：T＝(Q÷P)×4，其中，T为预测的房间未来一段时间的加热时间，T值四舍五入取整数，单位为15分钟，Q为预测的未来一段时间所需能耗，P为房间发热体的发热功率。

6.根据权利要求5所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，分配加热时段的具体方法是：

将预测的房间未来一段时间的加热时间T共分配成i段，j表示分配i段中的第j段，i∈[1,5]，i的取值以及每段分配的加热时间与T值相关，具体为：

当T≤8时，i＝1，分配的加热时间C_j＝T，j＝1；

当8<T≤16时，i＝2，每段分配的加热时间

当16<T≤28时，i＝3，每段分配的加热时间为：

当28<T≤44时，i＝4，每段分配的加热时间为：

当T>44时，i＝5，每段分配的加热时间为：

其中C_j值均四舍五入取整数，令实际每段分配的加热时间为Z_j，令

取C₁～C_i的优先级排序将Z_o分配到各时段内，每段最多增加1，得到实际每段分配的加热时间

7.根据权利要求6所述的公共建筑供暖预测方法，其特征在于，将分配好的加热时段与非加热间隙进行排序具体方法为：

分配的第一时段在开始供暖时间点之前，第二时段在开始供暖时间点之后，其余时段将供暖时段均分，当分配加热时段i≥3段时，间隙段数为i-1段，平均每个间隙段数时间计算为：Gi＝(G-Z2-Z3-…Z_i)/(i-1)，G表示需要供暖的时间，对Gi值四舍五入取整数，当Gi>0，加热时段时间排序为：Z₁、Z₂、Gi、Z₃、Gi、…、Z_i、Gi；当Gi≤0时，则将所有加热时间作为一个时段，并从供暖截止时间点向前分配加热时段。

8.一种适用于权利要求1-7任意一项所述的公开建筑供暖预测方法的供暖系统，其特征在于，所述供暖系统包括发热体、供暖控制器、数据采集器、服务器、气象服务接口和客户端，其中，所述供暖控制器通过控制电源控制所述发热体加热的启停，所述数据采集器通过无线通信采集/发送控制参量给所述供暖控制器，所述服务器发送数据给所述数据采集器或读取所述数据采集器的数据，所述服务器从所述气象服务器接口获取气象数据，所述客户端通过网络与所述服务器进行数据交互。

9.根据权利要求8所述的供暖系统，其特征在于，所述供暖控制器为碳纤维控制器，所述发热体为碳纤维发热体。

10.一种终端，其特征在于，所述终端搭载实现权利要求1-7任意一项所述公共建筑供暖预测方法的处理器。

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