【数据驱动】基于深度学习LSTM模型的建筑温控系统（地源热泵 GSHP）预测控制附matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、建筑温控系统与地源热泵概述建筑温控系统的重要性建筑温控系统旨在为建筑物内的人员提供舒适的室内环境同时优化能源消耗。适宜的室内温度不仅能提升居住者或使用者的舒适度还对提高工作效率、保障健康具有重要意义。此外随着能源成本的上升和对可持续发展的追求高效节能的温控系统成为建筑领域的研究重点。地源热泵GSHP原理地源热泵是一种利用浅层地热能进行供热和制冷的高效节能技术。它通过地下埋管换热器与土壤进行热量交换冬季将土壤中的热量提取出来为建筑物供热夏季则将建筑物内的热量传递到土壤中实现制冷。地源热泵具有高效、环保、稳定等优点但系统的性能受土壤温度、建筑物负荷等多种因素影响其运行控制需要精确的调节以实现最佳的能源利用效率。二、深度学习与 LSTM 模型深度学习的优势深度学习作为机器学习的一个分支能够自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示。在建筑温控系统中深度学习可以处理多种影响因素之间的非线性关系这些关系难以用传统的数学模型精确描述。通过对历史数据的学习深度学习模型能够预测系统的未来状态为优化控制提供依据。LSTM长短期记忆网络模型原理LSTM 是一种特殊的循环神经网络RNN专门用于处理序列数据中的长期依赖问题。传统 RNN 在处理长时间序列时会出现梯度消失或爆炸的问题导致难以学习到长期的依赖关系。LSTM 通过引入门控机制解决了这一难题。它包含输入门、遗忘门和输出门输入门决定当前输入信息有多少进入细胞状态遗忘门控制细胞状态中保留多少过去的信息输出门确定细胞状态中哪些信息将被输出。这种结构使得 LSTM 能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖信息在处理具有时间序列特性的数据时表现出色非常适合用于预测建筑温控系统的动态变化。三、基于 LSTM 模型的预测原理数据收集与预处理为训练 LSTM 模型需要收集与建筑温控系统相关的大量数据包括室内外温度、湿度、太阳辐射、地源热泵的运行参数如进出水温度、流量以及建筑物的热负荷等。这些数据构成时间序列反映了系统随时间的变化情况。收集到的数据首先要进行预处理包括数据清洗去除异常值和噪声数据归一化将不同范围的数据映射到统一区间以加快模型收敛速度并提高训练效果。LSTM 模型训练预处理后的数据被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练 LSTM 模型模型在训练过程中学习输入数据如历史温度、负荷等信息与输出数据如未来的室内温度或地源热泵的最佳运行参数之间的关系。通过不断调整模型的权重最小化预测值与实际值之间的误差。验证集用于在训练过程中评估模型的性能防止过拟合。根据验证集的反馈调整模型的超参数如隐藏层数量、神经元个数、学习率等以优化模型的泛化能力。预测过程训练好的 LSTM 模型可用于预测建筑温控系统的未来状态。将当前和历史的相关数据输入模型模型根据学习到的模式预测未来的室内温度、地源热泵的运行参数等。例如预测未来几小时的室内温度有助于提前调整地源热泵的运行模式以维持舒适的室内温度并优化能源消耗。四、预测控制策略基于预测的控制决策基于 LSTM 模型的预测结果制定建筑温控系统的控制策略。例如如果预测到未来一段时间室内温度将上升且地源热泵当前运行模式无法维持舒适温度系统可以提前调整地源热泵的运行参数如增加制冷量或调整循环流量。这种基于预测的控制方式能够提前应对系统的变化避免温度过度波动提高能源利用效率。实时反馈与调整在实际运行过程中系统实时监测实际的室内温度、地源热泵的运行状态等信息并与 LSTM 模型的预测结果进行对比。如果发现实际情况与预测有偏差及时反馈给模型对模型进行微调或重新训练使模型能够更好地适应实际情况的变化不断优化控制策略确保建筑温控系统始终高效稳定运行。⛳️ 运行结果 部分代码%%clc;clear;close all;disp(author: Dr Clement Etienam)%%{fprintf(Box Configuration \n)fprintf(Inputs: \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Drybulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Wetbulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Relative Humidity [%%] \n)fprintf(Environment:Site Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Environment:Site Wind Direction [deg] \n)fprintf(Environment:Site Horizontal Infrared Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Diffuse Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Direct Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Outdoor Air Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Outputs: \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Mean Air Temperature [C] \n)fprintf(GSHP configuration \n)fprintf(Inputs:\n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Drybulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Wetbulb Temperature [C] \n)fprintf(Environment:Site Outdoor Air Relative Humidity [%%] \n)fprintf(Environment:Site Wind Speed [m/s] \n)fprintf(Environment:Site Wind Direction [deg] \n)fprintf(Environment:Site Horizontal Infrared Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Diffuse Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(Environment:Site Direct Solar Radiation Rate per Area [W/m2] \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Outdoor Air Wind Speed [m/s] \n)fprintf(GSHPCLG:Heat Pump Electric Power [W] \n)fprintf(GSHPCLG:Heat Pump Source Side Inlet Temperature [C] \n)fprintf(GSHPHEATING:Heat Pump Electric Power [W] \n)fprintf(GSHPHEATING:Heat Pump Source Side Inlet Temperature [C] \n)fprintf(Outputs: \n)fprintf(THERMAL ZONE: BOX:Zone Mean Air Temperature [C] \n)fprintf(Data Driven MPC Approach. Online approach \n)fprintf(steps: \n)fprintf(1) Predict room temperature at time t given current weather states \n)fprintf(2) Optimise for control at time t to reference room temperature \n)fprintf(3) Predict room temperature at time t1 using temperature at time t \n)fprintf(4) Predict weather states for t1 using temperature at t1 (gotten from 3) \n)fprintf(4) Set for next evolution, temperature at t temperature at t1 \n)fprintf( (prior(t) posterior(t1)) \n)fprintf(mathematically; \n)fprintf(yroom temperature \n)fprintf(Xweather states \n)fprintf(ucontrol for GSHP pump \n)fprintf(input: u(t-1) initial guess,X(t-1)( Known), r for all t( known), ... \n)fprintf(f1, f2,g ( Learned), \n)fprintf(y(t-1)(Infered from y(t-1)f1(X(t-1))e ) \n)fprintf(gLSTM machine \n)fprintf(f1States to output (room temperature) machine (Pure weather conditions) \n)fprintf(f2Augmented states (with control inputs) to room temperature \n)fprintf(set: \n)fprintf(y(1)y(t-1) \n)fprintf(X(1)X(t-1) \n )fprintf(u(1)u(t-1) \n)fprintf(Do t 1: Horizon: \n)fprintf(y(t1)g(y(t))n # Predict the future output given present output \n)fprintf(y(t)f1(X(t))e # Predict current output with current states \n)fprintf(ybig(t,:)y(t) \n)fprintf(u(opt)argmin||r(t)-f2(X(t);u(t),X(t))||z # Optimise the control at time t \n)fprintf(ubig(t,:)u(opt) \n)fprintf(Xbig(t,:)X \n)fprintf(X(opt)argmin||y(t1)-f1(X(t)||z # Optimise the state at time t1 \n)fprintf(set X(t) X(t1)X(opt) \n)fprintf(set u(t) u(t1)u(opt) \n)fprintf(End Do \n)%%}%%disp(*******************************************************************)oldfoldercd;cd(oldfolder);addpath(Data);addpath(Miscellaneous);%%disp(-----------------------TRAIN STATES MACHINE---------------------)folder strcat(MLSL_machine_1);mkdir(folder);dstabularTextDatastore(Box.csv);Treadall(ds);T(:,1)[];BtT{:,:};XBt(:,1:end-1);ybBt(:,end);epoch3000;batch_size5;[costtrain1,costtest1,rangees1,clfx1,clfy1,Model1]Learning_Clement...(X,yb,epoch,batch_size,folder,oldfolder);cd(folder)save(rangees1.mat, rangees1);save (clfx1.mat, clfx1);save (clfy1.mat, clfy1);save Model1.mat Model1cd(oldfolder)%%disp(-----------------------TRAIN CONTROLLER MACHINE---------------------)folder2 strcat(MLSL_machine_2);mkdir(folder2);dstabularTextDatastore(GSHP.csv);Treadall(ds);T(:,1)[];BtT{:,:};XBt(:,1:end-1);ybBt(:,end);[costtrain2,costtest2,rangees2,clfx2,clfy2,Model2]Learning_Clement(X,...yb,epoch,batch_size,folder2,oldfolder);cd(folder2)save(rangees2.mat, rangees2);save (clfx2.mat, clfx2);save (clfy2.mat, clfy2);save (Model2.mat, Model2);cd(oldfolder)%%disp(-----------------------TRAIN LSTM MACHINE---------------------)folder3 strcat(LSTM_machine);mkdir(folder3);cd(Data)dstabularTextDatastore(Box.csv); %Weather data from history till previous timestepcd(oldfolder)Treadall(ds);T(:,1)[];outputT(:,end);inpuutT(:,1:end-1);Btinpuut{:,:};rngg1;shiftt10;[netLSTM,X_train,train_size,transs]Learning_LSTM_Clement...(rngg,shiftt,Bt,oldfolder,folder3);cd(folder3)save(netLSTM.mat, netLSTM);save(X_train.mat, X_train);save(shiftt.mat, shiftt);save(train_size.mat, train_size);save(transs.mat, transs);cd(oldfolder)%%rmpath(Data)rmpath(Miscellaneous)disp(-------------PROGRAMME EXECUTED----------------------------------) 参考文献[1] Avinash G , Mishra S D .Bayesian model averaging based deep learning forecasts of inpatient bed occupancy in mental health facilities[J].Scientific Reports, 2025, 15(1).DOI:10.1038/s41598-025-22001-6.往期回顾扫扫下方二维码