【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于负荷预测，具体公开一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统。
技术介绍
1、换热站是一种用于将热源(如锅炉、热电厂等)产生的高温热水或蒸汽转换为适合建筑物供暖的低温热水设施。它通过热交换器将热量传递给建筑物的供暖系统，从而实现热量的高效传输和分配。换热站在为建筑物供暖过程中会产生供暖负荷，即在一定时间内向建筑物提供的热量总量，通过对换热站的供暖负荷进行精准预测能够实现换热站运行参数的动态调节，减少能源浪费，提高系统的能效和用户的舒适度。
2、现有技术中公开号为cn114118862a公开了一种换热站动态热负荷预测与调控方法及系统，通过获取待处理地区的气象数据与换热站运行数据，其中气象数据包括室外温度、室外湿度、风速等，换热站运行数据包括运行时长、运行目标温度等，并在进行预处理后构建并划分气象数据集，然后构建换热站动态热负荷预测模型，进而利用构建的数据集训练预测模型，并对模型运行效果进行评价和换热站运行状态的反馈调整，实现供给热量与需求热量的动态平衡，该方案在获取气象数据时缺乏对气象数据在时间上的有效筛选，换热站...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于,包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述分析室内温度与设定温度的倾向关联参见下述过程：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述分析偏好设定时间如下过程：
4.如权利要求2所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述偏好设定时间与设定时长的倾向关联参见下述分析过程：
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述调取温度设定...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于,包括：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述分析室内温度与设定温度的倾向关联参见下述过程：
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述分析偏好设定时间如下过程：
4.如权利要求2所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述偏好设定时间与设定时长的倾向关联参见下述分析过程：
5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的换热站负荷预测分析系统，其特征在于：所述调取温度设定记录涉及的供暖运行记录如下操作：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：张慧吾，张贺峰，周志海，马廷伟，黄雷，沈梦莎，陈诚，
申请(专利权)人：慧居时代江苏技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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