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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113887986A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111201398.1(22)申请日2021.10.14(71)申请人广东电网有限责任公司地址510000广东省广州市越秀区东风东路757号申请人广东电网有限责任公司计量中心(72)发明人杨雨瑶招景明潘峰吴敏马键叶佑春(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人陈旭红晏静文(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)权利要求书2页说明书12页附图8页(54)发明名称一种基于模型的能效诊断方法、系统、设备和介质(57)摘要本发明公开了一种基于模型的能效诊断方法、系统、设备和介质,所述方法包括:获取目标建筑的历史能耗数据,其中,所述能耗数据包括:目标建筑总电耗数据和空调电耗数据;根据诊断周期的长短和预设的规则在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型;将所述历史能耗数据输入到所述能耗预测模型进行训练与预测,预测获得目标建筑的基准能耗数据;获取目标建筑的实时能耗数据,并根据所述实时能耗数据和基准能耗数据,得出目标建筑的能效诊断结果。本发明能够解决因计量数据在深度上的不足造成诊断精度和范围受到限制的问题。CN113887986ACN113887986A权利要求书1/2页1.一种基于模型的能效诊断方法,其特征在于,包括:获取目标建筑的历史能耗数据,其中,所述能耗数据包括:目标建筑总电耗数据和空调电耗数据;根据诊断周期的长短和预设的规则在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型;将所述历史能耗数据输入到所述能耗预测模型进行训练与预测,预测获得目标建筑的基准能耗数据;获取目标建筑的实时能耗数据,并根据所述实时能耗数据和基准能耗数据,得出目标建筑的能效诊断结果。2.根据权利要求1所述的能效诊断方法,其特征在于,所述根据诊断周期的长短和预设的规则在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型,包括:根据目标建筑类型,选择诊断周期,并计算所述历史能耗数据的标准差变异系数;根据诊断周期和所述标准差变异系数在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型。3.根据权利要求1所述的能效诊断方法,其特征在于,所述预设的能耗预测模型库,包括:回归模型、特征平均模型和上下限模型,其中,所述回归模型、特征平均模型和上下限模型包括:一个或多个对应的子模型。4.根据权利要求1所述的能效诊断方法,其特征在于,所述根据所述实时能耗数据和基准能耗数据,得出目标建筑的能效诊断结果,包括:计算所述实时能耗数据和基准能耗数据之间的相对误差值和绝对误差值;将所述相对误差值和预设的相对误差阈值进行对比,获得第一对比结果;将所述绝对误差值和预设的绝对误差阈值进行对比,获得第二对比结果;根据所述第一对比结果和第二对比结果,获得目标建筑的能效诊断结果。5.根据权利要求1所述的能效诊断方法,其特征在于,所述目标建筑包括:办公建筑、商场建筑和综合建筑。6.根据权利要求1所述的能效诊断方法,其特征在于,所述诊断周期包括:逐周、逐天和逐时。7.一种基于模型的能效诊断系统,其特征在于,包括:数据获取模块、选择模块、预测模块和诊断模块,其中;所述数据获取模块,用于获取目标建筑的历史能耗数据,其中,所述能耗数据包括:目标建筑总电耗数据和空调电耗数据;所述选择模块,用于根据诊断周期的长短和预设的规则在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型;所述预测模块,用于将所述历史能耗数据输入到所述能耗预测模型进行训练与预测,预测获得目标建筑的基准能耗数据;所述诊断模块,用于获取目标建筑的实时能耗数据,并根据所述实时能耗数据和基准能耗数据,得出目标建筑的能效诊断结果。8.根据权利要求7所述的能效诊断系统,其特征在于,所述选择模块,具体用于:根据目标建筑类型,选择诊断周期,并计算所述历史能耗数据的标准差变异系数;2CN113887986A权利要求书2/2页根据诊断周期和所述标准差变异系数在预设的能耗预测模型库中选择对应的能耗预测模型。9.一种计算机终端设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器;存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的能效诊断方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的能效诊断方法。3CN113887986A说明书1/12页一种基于模型的能效诊断方法、系统、设备和介质技术领域[0001]本发明涉及能效诊断技术领域,特别是涉及一种基于模型的能效诊断方法、系统、设备和介质。背景