基于图片特征提取的水泵能耗分析及预测

为了提高水泵能耗影响因素分析的准确性及预测模型的精度,文章提出了一种基于图片特征提取的水泵能耗多元线性回归预测模型。研究以上海某个住宅小区配置的二次供水水泵系统作为研究对象。首先,对采集到的水泵系统历史运行数据进行预处理并将一维时间序列转换为二维的格拉姆角场(gramian angular field,GAF)图像。随后,利用时间序列及图片相关性判定方法,对14个参数进行筛选,得到相应的能耗特征。最后,结合特征筛选结果,基于多元线性回归预测模型,研究了不同相关性判定方法下的最优预测模型问题。结果表明,相较于两种时间序列特征筛选方法,基于图片的特征筛选方法表现出了更佳的适应性,输入特征数量为4的情况下,其预测模型在测试集上的决定系数(R^(2))分别提升了0.87%、3.36%,均方误差(mean square error,MSE)分别降低了10.38%、28.26%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了6.11%、24.57%。研究结论为后续水泵系统能耗特征的筛选提供了新的思路,并为上海地区水泵系统的能耗分析及预测提供理论参考。