本發明公開了一種基于大數據的中央空調負荷預測系統，所述預測系統包括預測日輸入模塊、客流量預測模塊和負荷預測模塊，所述客流量預測模塊用于預測預測日所在那天的客流量，所述負荷預測模塊根據客流量預測模塊的預測結果預測預測日那天的中央空調負荷量，所述客流量預測模塊包括歷史客流量信息獲取模塊和客流量信息計算模塊，所述歷史客流量信息獲取模塊包括上一年預測日客流量獲取模塊、預測日前客流量獲取模塊和營銷活動客流量獲取模塊，所述預測日客流量獲取模塊用于獲取上一年預測日的預約客流量值和非預約客流量值。

技術領域

本發明涉及大數據領域，具體是一種基于大數據的中央空調負荷預測系統。

背景技術

為了提高用戶的用餐體驗，餐廳會將中央空調一直處于開啟狀態，但是中央空調的能耗較大，如果長時間一直將中央空調處于高負荷狀態，不僅會縮短中央空調的使用壽命，而且會導致餐廳的成本增加，還很有可能導致能源的浪費。因此，申請人提出一種根據餐廳的客流量預測中央空調負荷預測系統。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于大數據的中央空調負荷預測系統及方法，以解決現有技術中的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于大數據的中央空調負荷預測系統，所述預測系統包括預測日輸入模塊、客流量預測模塊和負荷預測模塊，所述客流量預測模塊用于預測預測日所在那天的客流量，所述負荷預測模塊根據客流量預測模塊的預測結果預測預測日那天的中央空調負荷量。

作為優選方案，所述客流量預測模塊包括歷史客流量信息獲取模塊和客流量信息計算模塊，所述歷史客流量信息獲取模塊包括上一年預測日客流量獲取模塊、預測日前客流量獲取模塊和營銷活動客流量獲取模塊，所述預測日客流量獲取模塊用于獲取上一年預測日的預約客流量值和非預約客流量值，所述預測日前客流量獲取模塊用于獲取預測日前n天的非預約客流量值并獲取上一年預測日前n天的非預約客流量值，所述營銷活動客流量獲取模塊用于獲取距離預測日最近一次的營銷活動日的非預約客流量值以及該營銷活動前一天的非預約客流量值，所述客流量信息計算模塊包括平均增長率計算模塊、營銷增長率計算模塊和預測日客流量值計算模塊，所述平均增長率計算模塊根據預測日前n天的非預約客流量值并獲取上一年預測日前n天的非預約客流量值，計算預測時間段前n天中每天的平均同比增長率，所述營銷增長率計算模塊根據距離預測日最近一次的營銷活動日的非預約客流量值以及該營銷活動前一天的非預約客流量值計算營銷增長率，所述預測日客流量值計算模塊包括預測日的預約客流量值獲取模塊、預測日的非預約客流量值計算模塊和客流量綜合計算模塊，所述預測日的預約客流量值獲取模塊用于獲取預測日的預約客流量值，所述預測日的非預約客流量值計算模塊根據平均同比增長率、營銷增長率和上一年預測日的非預約客流量值計算預測日的非預約客流量值，所述客流量綜合計算模塊用于計算預測日的預約客流量值與預測日的非預約客流量值之和。

作為優選方案，所述負荷預測模塊包括預測日客流量判斷模塊、基值獲取模塊和中央空調負荷量計算模塊，所述預測日客流量判斷模塊用于判斷預測日的客流量值與客流量閾值之間的關系，當預測日的客流量值小于等于客流量閾值時，直接將從基值獲取模塊獲取的基值作為中央空調負荷量，當預測日的客流量值大于客流量閾值時，中央空調負荷量計算模塊計算中央空調負荷量，所述中央空調負荷量計算模塊包括候選日選取模塊、負荷量加權計算模塊、參考日選取模塊和預測計算模塊，所述候選日選取模塊用于選取預測日前n天中與預測日的天氣氣象數據相近的日子作為候選日，所述負荷量加權計算模塊用于計算候選日的中央空調負荷量的加權之和，所述參考日選取模塊用于從預測日前n天中選取中央空調負荷量與候選日的中央空調負荷量的加權之和最近的日子作為參考天，將參考天的中央空調負荷量作為中央空調參考負荷量，將參考天的客流量作為客流量參考值，所述預測計算模塊根據中央空調參考負荷量、客流量參考值和預測日的客流量值計算預測日的中央空調負荷量。

一種基于大數據的中央空調負荷預測方法，所述預測方法包括以下：

步驟S1：選取預測日并預測餐廳在該預測日的客流量值；