一种基于预训练大语言模型的预测冷负荷修正方法及设备

本申请公开了一种基于预训练大语言模型的预测冷负荷修正方法及设备，应用于高铁换乘枢纽，高铁换乘枢纽的结构包括双层同轴竖井和电缆沟；涉及冷负荷修正领域，该方法包括：获取高铁换乘枢纽在设定时段的样本多源数据，具体包括：空气密度、平均风速、温湿参数、站内空气的空气定压比热、站内空气的汽化潜热、地下高铁换乘枢纽中风机的参考体积流量和地下高铁换乘枢纽的基线冷负荷；基于设定时段的样本多源数据和双层同轴竖井的竖井等效高度，计算理论真实冷负荷序列；将历史冷负荷序列输入预训练大语言模型，得到预测冷负荷序列，并采用理论真实冷负荷序列进行动态修正，得到修正后的预测冷负荷序列。本申请能够提高预测冷负荷序列的准确性。