【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种数据处理方法及装置。
技术介绍
1、在楼宇能耗管理中，暖通空调系统的能耗始终占据主导地位，特别是在全年能耗的构成中，其供暖功能的能耗比例尤为突出。供暖功能的实现主要依赖于系统中的关键组件——换热站，换热站的运行效率不仅直接关系到供暖性能，还对整个暖通空调系统的能耗水平产生深远影响。因此，如何实现换热站的能源优化控制，以提升暖通空调系统的整体能效，成为了当前供暖系统节能降耗领域亟待解决的关键问题。
技术实现思路
1、本申请提供的技术方案如下：
2、本申请第一方面提供一种数据处理方法，包括：
3、获得目标建筑对象的热力交换装置对应的目标时序数据；
4、对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征；所述目标特征至少包括第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；所述第一特征表征目标时序数据中与供暖需求关联的时间信息；所述第二特征表征所述目标时序数据中与所述目标建筑对象的蓄热关联的数据；所述第三特征表征所述目标建筑对象内具有不同权重因子的关键空间点对应的整体温度状况；所述第四特征表征供热热量在指定时间段的变化趋势；
5、基于目标模型对所述目标特征进行处理，得到供暖参数；所述供暖参数用于调节所述热力交换装置的运行参数。
6、所述第一特征包括以下至少之一：
7、第一时间特征，表征目标时序数据中与供暖需求关联的全局时间信息；
8、第二时间特征，表征所述目标时序数据中与所述目标建筑对象内部温
9、对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括以下至少之一：
10、对所述目标时序数据中的日期进行编码，得到日期编码特征，并为所述日期编码特征添加类别特征，得到第一时间特征；所述类别特征表征所述日期所属于的节假日；
11、从所述目标时序数据中选择关键时间点，并为所述关键时间点构建独热编码特征，作为第二时间特征。
12、对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括：
13、从所述目标时序数据中获取所述目标建筑对象内至少一个区域中各区域内各关键空间点的温度值；
14、基于各所述关键空间点的权重因子，对各所述关键空间点的温度值进行处理，得到所述区域的温度值；
15、基于各所述区域的温度值，确定多个温度属性值；所述多个温度属性值表征所述至少一个区域的温度分布；
16、对所述多个温度属性值进行处理，得到第三特征。
17、对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括：
18、基于所述目标时序数据，获得所述热力交换装置的供热来源的当前热量特征；
19、基于所述当前热量特征，确定热量分量；所述热力分量用于反映所述当前热量数据在时域上的变化；
20、基于所述热量分量，确定所述热力交换装置的供热来源在当前时间区间之后的指定时间区间的预测热量特征；
21、将所述当前热量特征和所述预测热量特征作为第四特征。
22、所述目标特征还包括：
23、第五特征，用于表征所述热力交换装置的供热来源的热量消耗变化率。
24、所述目标模型通过以下方式训练得到：
25、获得目标建筑对象的热力交换装置对应的样本时序数据和目标供暖参数；
26、对所述样本时序数据进行处理，得到样本特征；
27、基于多个第一学习模块对所述样本特征进行处理，得到各所述第一学习模块确定的第一供暖参数；
28、基于各所述第一学习模块对应的第一损失，调整各所述第一学习模块的参数；所述第一损失表征所述第一供暖参数和所述目标供暖参数之间的差异；
29、固定各所述第一学习模块的参数，将各所述第一学习模块确定的第一供暖参数输入至第二学习模块，得到所述第二学习模块确定的第二供暖参数；
30、基于第二损失，调整所述第二学习模块的参数；所述第二损失表征所述第二供暖参数和所述目标供暖参数之间的差异。
31、所述数据处理方法还包括：
32、基于所述目标特征和所述供暖参数，对各所述第一学习模块和所述第二学习模块进行评估，得到各所述第一学习模块和所述第二学习模块的指标值；所述指标值用于表征各所述第一学习模块和所述第二学习模块的精度；
33、确定出所述指标值不满足设定指标阈值，对各所述第一学习模块和所述第二学习模块进行重新训练。
34、所述数据处理方法还包括以下至少之一：
35、对所述供暖参数进行第一输出约束，以使得所述热力交换装置对供暖参数的调节频率满足设定调节频率阈值；
36、对所述供暖参数进行第二输出约束，以使得所述热力交换装置从当前供暖参数到所述供暖参数的变化过程相对稳定；
37、对所述供暖参数进行第三输出约束，以使得所述热力交换装置获得的供暖参数在设定上下限范围内；
38、对所述供暖参数进行第四输出约束，以使得所述目标建筑对象获得的热量满足整体热量需求且所述目标建筑对象中的目标监控区域的供热流量和供热温度满足设定区域需求。
39、本申请另一方面提供一种数据处理装置，包括：
40、获得模块，用于获得目标建筑对象的热力交换装置对应的目标时序数据；
41、第一处理模块，用于对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征；所述目标特征至少包括第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；所述第一特征表征目标时序数据中与供暖需求关联的时间信息；所述第二特征表征所述目标时序数据中与所述目标建筑对象的蓄热关联的数据；所述第三特征表征所述目标建筑对象内具有不同权重因子的关键空间点对应的整体温度状况；所述第四特征表征供热热量在指定时间段的变化趋势；
42、第二处理模块，用于基于目标模型对所述目标特征进行处理，得到供暖参数；所述供暖参数用于调节所述热力交换装置的运行参数。
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1.一种数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述第一特征包括以下至少之一：
3.根据权利要求2所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括以下至少之一：
4.根据权利要求1所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括：
5.根据权利要求1所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括：
6.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述目标特征还包括：
7.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述目标模型通过以下方式训练得到：
8.根据权利要求7所述的数据处理方法，所述数据处理方法还包括：
9.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述数据处理方法还包括以下至少之一：
10.一种数据处理装置，包括：
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述第一特征包括以下至少之一：
3.根据权利要求2所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括以下至少之一：
4.根据权利要求1所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进行处理，得到目标特征，包括：
5.根据权利要求1所述的数据处理方法，对所述目标时序数据进...
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