基于传感器网络与高斯过程回归的楼宇负荷预测

建筑电力能耗的准确预测不仅对配电网运行的经济性和安全性具有重要作用,而且对建筑节能方案的制定也有参考意义。由于楼宇负荷受多种因素的影响,预测精度难以大幅提高。为了提高楼宇负荷预测的准确度,提出了基于传感器网络与高斯过程回归的楼宇负荷预测方法。首先,通过基于超宽频雷达的人员存在检测传感器网络对室内的建筑占有率进行检测,并将建筑占有率作为负荷预测模型的特征之一。其次,构建高斯过程回归模型,利用其拟合出负荷与相关影响因素的非线性函数,并基于采样的近似推断算法推断出模型的超参数最大后验估计值,进而提高短期负荷预测准确度。最后,通过对比不同协方差函数的高斯过程回归模型的预测效果,甄别出最优协方差函数,进一步提高预测精度。通过算例分析可知:采用所提方法比未考虑建筑占有率的传统高斯过程回归方法的平均绝对百分比误差降低了9.68%,验证了所提方法的有效性和准确性。