[发明专利]一种基于信号稀疏表示的建筑分项冷负荷获取方法

摘要

一种基于信号稀疏表示的建筑分项冷负荷获取方法：字典学习，即：将总冷负荷分为四项分项冷负荷，将四项分项冷负荷的逐时历史数据分别写作矩阵形式；对所述的矩阵形式分别采用非负K‑SVD字典学习算法，得到四个字典矩阵；将总冷负荷分解，是利用稀疏表示相关算法，由总冷负荷和字典矩阵得到四个稀疏系数矩阵；分项冷负荷信号重组，是利用矩阵相乘的方法，将求得的对应于温差冷负荷、辐射冷负荷、新风冷负荷和内扰冷负荷的四个字典矩阵及四个稀疏系数矩阵对应相乘，获取由总冷负荷分解所得的温差冷负荷、辐射冷负荷、新风冷负荷和内扰冷负荷。本发明可以高效快捷地实现建筑总冷负荷信号的分解及建筑分项冷负荷动态数据的获取。

主权项

一种基于信号稀疏表示的建筑分项冷负荷获取方法，其特征在于，包括如下步骤：1)字典学习，包括：(1)将总冷负荷分为四项分项冷负荷，包括：温差冷负荷、辐射冷负荷、新风冷负荷和内扰冷负荷，将四项分项冷负荷的逐时历史数据分别写作矩阵形式；(2)对所述的矩阵形式分别采用非负K‑SVD字典学习算法，得到四个字典矩阵；2)将总冷负荷分解，是利用稀疏表示相关算法，由总冷负荷和字典矩阵得到四个稀疏系数矩阵；3)分项冷负荷信号重组，是利用矩阵相乘的方法，将步骤1)和步骤2)求得的对应于温差冷负荷、辐射冷负荷、新风冷负荷和内扰冷负荷的四个字典矩阵及四个稀疏系数矩阵对应相乘，获取由总冷负荷分解所得的温差冷负荷、辐射冷负荷、新风冷负荷和内扰冷负荷。