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基于双预测模型的多联机能耗数据异常诊断策略
摘要
多联机在冷热源分配、电力供应和维护管理方面具有广泛的应用和发展前景。在多联机使用中，能耗数据异常的检测和诊断是非常重要的问题。本文提出了一种基于双预测模型的多联机能耗数据异常诊断策略。本文采用ARIMA模型和SVM模型进行多联机的能耗预测，并通过残差序列的特征提取和异常评估方法进行能耗数据的异常诊断。
关键词：多联机，能耗数据异常，双预测模型，ARIMA模型，SVM模型，异常诊断
Abstract
Multi-splitairconditioningsystemshavewideapplicationsincold-hotsourcedistribution,electricpowersupplyandmaintenancemanagement.Intheuseofmulti-splitairconditioningsystems,thedetectionanddiagnosisofabnormalenergyconsumptiondataareveryimportant.Inthispaper,astrategyfordiagnosingabnormalenergyconsumptiondataofmulti-splitairconditioningsystemsbasedonadualpredictionmodelisproposed.ThispaperusesARIMAandSVMmodelsforenergyconsumptionpredictionofmulti-splitairconditioningsystems,andusesfeatureextractionandabnormalevaluationmethodsforresidualsequenceforenergyconsumptionabnormaldiagnosis.
Keywords:Multi-splitairconditioningsystems,abnormalenergyconsumptiondata,dualpredictionmodel,ARIMAmodel,SVMmodel,abnormaldiagnosis
一、引言
多联机由于它的优点，如技术适应性强、使用方便、安装维护简单等，日益得到广泛的应用。然而，多联机在使用中，由于各种原因（如冬夏季节温度差异大、系统设备运行状况不同等），其能耗数据会出现异常。因此，多联机能耗数据的异常检测和诊断成为多联机使用中一个重要的问题。
现有的多联机能耗数据异常检测和诊断方法多采用时间序列分析或者模型识别等方法，但这些方法存在一些局限性，如精度不高、易受数据干扰等。因此，需要开发一种有效的多联机能耗数据异常检测和诊断策略。
本文采用ARIMA模型和SVM模型进行多联机的能耗预测，并通过残差序列的特征提取和异常评估方法进行能耗数据的异常诊断。具体内容如下。
二、多联机能耗数据异常诊断模型
（一）ARIMA模型
ARIMA模型是一种时间序列分析方法，其基本思想是通过对时间序列的历史数据进行分析和处理，预测其未来的发展趋势。ARIMA模型可以有效地解决时间序列中随机性、趋势性和周期性的影响，因此被广泛的应用于时间序列的预测和分析。
ARIMA模型主要有三个参数：AR、I、MA。其中AR表示自回归模型，I表示差分模型，MA表示滑动平均模型。ARIMA模型的建模过程可以分为四个步骤：模型训练、模型诊断、模型预测和模型评估。
（二）SVM模型
SVM模型是一种分类和回归分析方法，其基本思想是通过核函数将样本映射到高维空间，使得线性不可分的问题转化为线性可分的问题。因此，SVM模型可以有效地处理非线性问题，并具有良好的泛化性能。
SVM模型的关键是核函数的选择和参数的调节。在多联机的能耗数据分析中，我们选择径向基函数（RBF）为核函数，并采用交叉验证法确定参数。SVM模型的训练过程可以分为三个步骤：模型训练、模型预测和模型评估。
（三）双预测模型
在多联机能耗数据异常诊断中，我们采用双预测模型，即通过ARIMA模型和SVM模型对多联机的能耗数据进行预测。具体实现过程如下。
1.首先，我们通过ARIMA模型对多联机的能耗历史数据进行拟合和预测，得到ARIMA模型的预测结果。
2.然后，我们通过SVM模型对多联机的能耗历史数据进行拟合和预测，得到SVM模型的预测结果。
3.最后，我们将ARIMA模型和SVM模型的预测结果进行加权组合，得到双预测模型的预测结果。
三、多联机能耗数据异常诊断方法
（一）残差序列的特征提取
在双预测模型中，我们得到了ARIMA模型和SVM模型的预测结果。通过将这两个结果进行加权平均，得到了多联机能耗的预测结果。我们将多联机的实际能耗数据减去多