【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集中供热系统的运行调节领域，具体为一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法。
技术介绍
1、在节能减排与“双碳”目标的大背景下，利用数据驱动技术实现集中供热系统低能耗运行、高质量供热具有十分重要的意义。为了实现对集中供热系统运行的精准调控，需要对某些参数做出准确的预测，例如供水温度，准确预测的前提是对相关运行参数的特征进行合理、快速地研究分析。
2、研究人员提出了多种分析方法研究参数特征以提高预测的合理性，常用的有回归分析法、因子分析法与主成分分析法。但是，这些方法在实际应用过程中存在一定的缺陷，以主成分分析法为例，常规的主成分分析方法是对参数的整体特征变量进行统一的主成分提取，这不仅改变了原始特征空间，同时也改变了各特征变量的物理意义。在换热站二次网供水温度预测问题中，由于将各参数的历史值考虑为特征变量，原始特征集按照物理意义有类别之分，如历史二次网供回水温度、室内温度等。所以，针对具体的研究问题，应先根据参数原始特征集的类型进行分类，而后在各类特征变量中进行主成分提取再进行主成分分析，构建输入特征集，最终输出供水温度预测值。
技术实现思路
1、基于此，一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，可针对集中供热系统复杂的运行参数进行合理的分析，得到较为准确的供水温度预测值。
2、本专利技术的目的是通过设计一种合理的参数分析方法对集中供热系统运行参数原始特征集进行分析，找到参数内在联系并最终实现供水
3、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案，其特征在于包括以下步骤：
4、步骤1安装监测设备并采集相关参数，得到原始数据；
5、步骤2对经由步骤1得到的原始数据进行预处理，得到预处理数据；
6、步骤3对经由步骤2得到的预处理数据根据物理意义进行特征构建，得到原始特征集；
7、步骤4对经由步骤3得到的原始特征集基于分类特征进行主成分分析，构建输入特征集；
8、步骤5根据步骤4构建的输入特征集对供热系统的供水温度进行预测，输出所需结果即供水温度的预测值。
9、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
10、(1)本专利技术所提出的方法在适当减少特征数量(降维)的同时仍旧保留原始特征集的类别性质，即同时保留了各类特征的物理意义，相比于常规的主成分分析方法，本专利技术提出的方法更符合实际的供热系统参数分析情境；
11、(2)计算量更加合理，该方法可通过更少的几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始参数中导出少数的几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，为最终的供水温度预测提供了简洁但相对全面的预测中间条件。
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1.一种基于供热分类特征主成分分析的供水温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，其特征在于：所述的原始数据包括历史二次网供水温度Tg、二次网回水温度Th、二次网流量Q、供热量Qg、室内温度Tin、室外温度To、太阳辐射强度S和室外风速V等，但不限于这些。
3.根据权利要求1所述的一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，其特征在于：对预处理数据进行特征构建这一步将从预处理数据中判别并选取一些具有物理意义的特征构建原始特征集。
4.根据权利要求1所述的一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，其特征在于：对得到的原始特征集基于分类特征进行主成分分析，原始特征集按照对应的物理意义有类别之分，例如历史二次网供回水温度Tg与Th、二次网流量Q、供热量Qg、室内外温度Tin与To、太阳辐射强度S和室外风速V；分类完成后在各类特征变量中进行主成分提取，即根据不同的特征类别分别进行主成分分析，最后构建输入特征集。
...【技术特征摘要】
1.一种基于供热分类特征主成分分析的供水温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，其特征在于：所述的原始数据包括历史二次网供水温度tg、二次网回水温度th、二次网流量q、供热量qg、室内温度tin、室外温度to、太阳辐射强度s和室外风速v等，但不限于这些。
3.根据权利要求1所述的一种基于供热参数分类特征进行主成分分析预测供热系统供水温度的方法，其特征在于：对预处理数据进行特征构建这一步将从预处理数据中判别并选取一些具有物理意义的特征构建原始特征集。
4.根据...
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