[0001] 本发明设及中央空调领域，更具体地说，设及一种提高中央空调系统负荷控制精 度的预测气象数据的方法及系统。

　　[0002] 中央空调系统的能耗约占建筑总能耗的30%-50%，通过控制或管理等手段降低 中央空调系统的能耗对减少整个建筑的碳排放具有积极的影响。达实智能股份有限公司自 主研发的达实中央空调节能控制系统EMC007至从应用到诸多项目W来，实现了中央空调 系统水累的调频W及最复杂的系统群控等功能，并验证了节能效果及可靠性，为中央空调 系统节能带来非常好的效益。但目前该系统在控制、分析、管理等方面还存在诸多问题，尤 其是负荷控制时，中央空调系统所在地的气象数据是影响控制的重要因素，如何提高气象 预测数据的准确性是有待解决的问题。

　　[0003] 本发明要解决的技术问题在于，提供一种预测气象数据的方法及系统。

　　[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种预测气象数据的方法及系 统。

　　[0006] S1:根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的 最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数；

　　[0007] S2:根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数 据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间南宫股份有限公司点的预测气象数据；

　　[000引S3:根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数据对所述预测日的特 定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象数据。

　　[0010] S4:根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系数、修正气象系数对所 述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特定时间点的修正气象系 数。

　　[0012] S5:将所述预测日根据24小时划分24个所述特定时间点，每隔一个特定时间点重 复执行步骤S1-S4,得到所述预测日的24个所述特定时间点的修正气象数据和修正气象系 数。

　　[0014] S1-1:根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天 的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实 际气象系数；

　　[0015] Sl-2:对预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数求平均值，得到所 述预测日的特定时间点的预测气象系数。

　　[0016] 优选地，在所述步骤S1-1中，根据W下公式得到预设时间段内的每一天的特定时 间点的实际气象系数ati:

　　[0018] 其中，Tti为每一天的特定时间点的实际气象数据，rai为每一天的最高气象数据， TLi为每一天的最低气象数据。

　　[0019] 优选地，在所述步骤S2中，根据W下公式得到预测日的特定时间点的预测气象数 据Tti:

　　[0021] 其中，TH(i-l)为预测日前一天的最高气象数据，TL(i-l)为预测日前一天的最低 气象数据，ati为预测日的特定时间点的预测气象系数。

　　[0022] 优选地，在所述步骤S3中，根据W下公式得到预测日的特定时间点的修正气象数 据Tti：

　　[0024] 其中，Tti为预测日的特定时间点的预测气象数据，avee为预测日的特定时间点的 实际气象数据与预测日的特定时间点的预测气象数据的差值，W为修正权重数据。

　　[0025] 优选地，在所述步骤S4中，根据W下公式得到预测日的特定时间点的修正气象系 数ati：

　　[0027] 其中，ati为预测日的特定时间点的预测气象系数，k为经验值；

　　[0030] 预测气象系数单元，用于根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际 气象数据、每一天的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预 测气象系数；

　　[0031] 预测气象数据单元，用于根据所述预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日 前一天的最高气象数据、预测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气 象数据；

　　[0032] 修正气象数据单元，用于根据预测日的特定时间点的实际气象数据、修正权重数 据对所述预测日的特定时间点的预测气象数据进行修正，得到预测日的特定时间点的修正 气象数据。

　　[0034] 修正气象系数单元，用于根据预测日的特定时间点往前预设时间的预测气象系 数、修正气象系数对所述预测日的特定时间点的预测气象系数进行修正，得到预测日的特 定时间点的修正气象系数。

　　[0035] 实施本发明的预测气象数据的方法及系统，具有W下有益效果：提前预测了中央 空调系统所在地的气象数据，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控制更加精细准确， 进而达到有效的节能效果。

　　[0039] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图和具体实施 例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用于解释本发 明，并不用于南宫股份有限公司限定本发明。

　　[0040] 负荷控制是中央空调系统一个重要的控制策略，气象预测数据又是负荷预测的基 础，因此气象预测数据的准确性是提高负荷控制精度的重要因素，也是提升中央空调系统 节能控制效果的关键。

　　[0041] 本发明的预测气象数据的方法的对象，即气象数据，包括但不限于溫度、湿度等 等。为了方便说明，在本发明实施例中，气象数据为中央空调系统周围环境的溫度。该方法 主要用于预测中央空调系统的周围环境的溫度，优化了中央空调系统负荷控制策略使得控 制更加精细准确，进而达到有效的节能效果。

　　[0042] 如图1所示，在本发明实施例的预测气象数据的方法中，包括W下步骤：

　　[0043] S1:根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天的 最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预测日的特定时间点的预测气象系数。

　　[0044] 在本发明实施例中，过去的预设时间段包括但不限于过去的一个月、两个月、Ξ个 月等等。对于预设时间段的长度，本发明不做限定。特定时间点可W是每一天的同一时刻， 比如，每一天的早上8点整或8点半等等。

　　[0045] W预测中央空调系统周围环境的溫度为例，本发明实施例中，采样当前时间往前 推一个月的每一天的24个整点的实际溫度、每一天的最高溫度和最低溫度，得到预测日的 24个整点的预测气溫系数。

　　[0047] S1-1:根据过去的预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象数据、每一天 的最高气象数据、每一天的最低气象数据，得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实 际气象系数。

　　[0048] 在步骤S1-1中，根据W下公式得到预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气 象系数ati:

　　[0050] 其中，Tti为每一天的特定时间点的实际气象数据，???为每一天的最高气象数据， TLi为每一天的最低气象数据，i = l ,2,3。。。为特定的某一天。

　　[0051] W预测中央空调系统周围环境的溫度为例，本发明实施例中，采样当前时间往前 推一个月的每一天的24个整点的实际溫度、每一天的最高溫度和最低溫度，根据W上公式 得到预设时间段内的每一天的24个整点的实际气溫系数。

　　[0052] S1-2:对预设时间段内的每一天的特定时间点的实际气象系数求平均值，得到预 测日的特定时间点的预测气象系数。

　　[0053] W预测中央空调系统周围环境的溫度为例，对往前推一个月的每一天的24个整点 的实际气溫系数求平均值，该平均值为预测日的24个整点的预测气溫系数。W早上8点整为 例，对一个月的每一天的早上8点整的实际气溫系数求平均值，得到预测日的早上8点的预 测气溫系数。W某一地区的溫度为例，得到的24个整点的预测气溫系数如下表所示：

　　[0055] 其中，t为预测日的24个整点，at为预测日的特定时间点的预测气溫系数。t = 5时，胃 该时刻为预测日的最低气溫，此时at=l;t = 15时，该时刻为预测日的最高气溫，此时at = 0。

　　[0056] S2:根据预测日的特定时间点的预测气象系数、预测日前一天的最高气象数据、预 测日前一天的最低气象数据得到预测日的特定时间点的预测气象数据。在步骤S2中，根据 W下公式得到预测日的特定时间点的预测气象数据Tti :

　　[005引其中，TH(i-l)为预测日前一天的最高气象数据，TL(i-l)为预测日前一天的最低

　　如您需求助技术专家，请点此查看客服电线.植物蛋白（玉米蛋白、大豆蛋白）凝聚机制及植物蛋白基质生物材料（组织支架）的制备技术 2.农产副产物（米糠、豆渣）的高值化利用技术 3.高湿物料（豆渣、果蔬渣）挤压爆破粉碎、干燥一体化加工技术及设备开发

　　1.制冷低温工程与流体机械 2.冷热过程节能与测控 3.能源环境综合技术与装备 4.自动机械与测控技术 5. 机电装备集成及其自动化

　　过程装备技术领域的研究，特别是在食品机械、喷雾冷冻干燥技术、粉体技术、流态化技术等方面具有一定的研究经验和业绩