[0003] 本发明的目的在于提供一种基于大数据的中央空调负荷预测系统及方法，以解决现有技术中的问题。
[0004] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0005] 一种基于大数据的中央空调负荷预测系统，所述预测系统包括预测日输入模块、客流量预测模块和负荷预测模块，所述客流量预测模块用于预测预测日所在那天的客流量，所述负荷预测模块根据客流量预测模块的预测结果预测预测日那天的中央空调负荷量。
[0006] 作为优选方案，所述客流量预测模块包括历史客流量信息获取模块和客流量信息计算模块，所述历史客流量信息获取模块包括上一年预测日客流量获取模块、预测日前客流量获取模块和营销活动客流量获取模块，所述预测日客流量获取模块用于获取上一年预测日的预约客流量值和非预约客流量值，所述预测日前客流量获取模块用于获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，所述营销活动客流量获取模块用于获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，所述客流量信息计算模块包括平均增长率计算模块、营销增长率计算模块和预测日客流量值计算模块，所述平均增长率计算模块根据预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，所述营销增长率计算模块根据距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值计算营销增长率，所述预测日客流量值计算模块包括预测日的预约客流量值获取模块、预测日的非预约客流量值计算模块和客流量综合计算模块，所述预测日的预约客流量值获取模块用于获取预测日的预约客流量值，所述预测日的非预约客流量值计算模块根据平均同比增长率、营销增长率和上一年预测日的非预约客流量值计算预测日的非预约客流量值，所述客流量综合计算模块用于计算预测日的预约客流量值与预测日的非预约客流量值之和。
[0007] 作为优选方案，所述负荷预测模块包括预测日客流量判断模块、基值获取模块和中央空调负荷量计算模块，所述预测日客流量判断模块用于判断预测日的客流量值与客流量阈值之间的关系，当预测日的客流量值小于等于客流量阈值时，直接将从基值获取模块获取的基值作为中央空调负荷量，当预测日的客流量值大于客流量阈值时，中央空调负荷量计算模块计算中央空调负荷量，所述中央空调负荷量计算模块包括候选日选取模块、负荷量加权计算模块、参考日选取模块和预测计算模块，所述候选日选取模块用于选取预测日前n天中与预测日的天气气象数据相近的日子作为候选日，所述负荷量加权计算模块用于计算候选日的中央空调负荷量的加权之和，所述参考日选取模块用于从预测日前n天中选取中央空调负荷量与候选日的中央空调负荷量的加权之和最近的日子作为参考天，将参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，将参考天的客流量作为客流量参考值，所述预测计算模块根据中央空调参考负荷量、客流量参考值和预测日的客流量值计算预测日的中央空调负荷量。
[0008] 一种基于大数据的中央空调负荷预测方法，所述预测方法包括以下：
[0009] 步骤S1：选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值；
[0010] 步骤S2：根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷。
[0011] 作为优选方案，所述选取预测日并预测餐厅在该预测日的客流量值包括以下：
[0012] 获取上一年预测日的客流量信息，所述客流量信息包括预约客流量值和非预约客流量值；
[0013] 获取预测日前n天的非预约客流量值并获取上一年预测日前n天的非预约客流量值，计算预测时间段前n天中每天的平均同比增长率，则平均同比增长率 ，[0014] 其中，Pa表示预测时间段第前a天的非预约客流量值，Qa表示上一年同一时间段第前a天的非预约客流量值，
[0015] 则预测日的非预约客流量值Pb=Qb(1+X),其中，Qb表示上一年预测日的非预约客流量值；
[0016] 判断在预测日是否开展营销活动，若开展营销活动，则获取距离预测日最近一次的营销活动日的非预约客流量值以及该营销活动前一天的非预约客流量值，计算营销增长率为 ，非预约客流量值的Pb’=Pb (1+Y)；
[0017] 则预测日的客流量值为Ob=Pb’+T，其中T为预测日的预约客流量值。
[0018] 作为优选方案，所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷包括以下：
[0019] 当预测日的客流量值Ob小于等于客流量阈值O时，中央空调负荷量为基值M，[0020] 当预测日的客流量值Ob大于客流量阈值O时，中央空调负荷量为M0=ObMs/Os,其中，Ms为中央空调参考负荷量，Os为客流量参考值。
[0021] 作为优选方案，所述根据预测日的客流量值预测中央空调的负荷进一步包括以下：
[0022] 从预测日前n天中选取z天，计算这z天的中央空调负荷量的加权之和，所述加权的权值为该天的客流量值占预测日前n天总的客流量值的百分比；
[0023] 将z天的中央空调负荷量的加权之和与预测日前n天的中央空调负荷量进行比较，选取预测日前n天的中央空调负荷最接近z天的中央空调负荷量的加权之和的那天作为参考天，参考天的中央空调负荷量作为中央空调参考负荷量，参考天的客流量作为客流量参考值。
[0024] 作为优选方案，所述从预测日前n天中选取z天包括：
[0025] 获取预测日的天气预报，
[0026] 获取预测日的天气类型，所述天气类型包括晴天、阴天和雨天；
[0027] 当预测日的天气类型为晴天时，筛选出预测日前n天中天气类型为晴天的日子作为候选日，并获取候选日每天的最高温度，将候选日的最高温度与预测日的最高温度进行对比，若候选日的最高温度与预测日的最高温度相差小于百分之五，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量；
[0028] 当预测日的天气类型为阴天或雨天时，筛选出预测日前n天中天气类型为阴天或雨天作为候选日，并获取这些候选日当天的最低温度和平均湿度，分别将候选日的最低温度与预测日的最低温度、候选日的平均湿度与预测日的平均湿度进行对比，若将候选日的最低温度与预测日的最低温度相差小于百分之五且候选日的平均湿度与预测日的平均湿度相差小于百分之二，则将该候选日的中央空调负荷量用于计算中央空调参考负荷量。
[0029] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据预测日的预约客流量值计算预测日的中央空调的负荷，根据预测出的中央空调的负荷来控制实际中央空调的负荷，不仅能够降低餐厅的成本，而且能够节约能源。
