摘要
本发明公开了一种基于中央空调的负荷预测方法及系统，涉及空调负荷技术领域，包括，采集中央空调环境数据进行预处理，构建时间序列数据和负荷序列数据，基于时间序列数据定义条件变量生成条件变量矩阵；基于条件变量矩阵设定稀疏优化目标，通过最小化变量间的条件相关性来选择显著条件变量。本发明所述方法通过定义条件变量矩阵Z的方式能够有效处理多维时间序列数据中的复杂交互，通过稀疏优化方法，最小化变量间的条件相关性，筛选出的条件变量具有更高的显著性，根据显著性水平筛选因果关系矩阵中的关键因果关系，避免噪声或弱相关性影响分析结果，从而进一步提高因果关系图的可靠性。
