一种基于人工智能的供冷系统负荷预测方法

本申请涉及供冷负荷预测技术领域，公开了一种基于人工智能的供冷系统负荷预测方法，包括：获取待预测日的气象参数、时间参数和日期类型参数；对获取的数据进行预处理；分别计算待预测日与各历史日的气象相似因子、时间相似因子和日期类型相似因子；进一步计算各历史日与待预测日的综合相似度；选取综合相似度大于预设相似度阈值的若干个历史日作为相似日，并根据相似日的总负荷数据设置偏差上下限以剔除冗余相似日；利用回归型支持向量机模型，结合相似日的逐时负荷数据及其综合相似度，计算待预测日的逐时冷负荷预测值并输出。本发明通过多维度相似性量化分析及人工智能处理，实现了供冷系统负荷预测的高精度、高鲁棒性与通用性。