基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法，包括：构建基于双维度分析的热负荷预测输入变量筛选机制，通过皮尔逊相关系数矩阵与显著性检验双重验证，实现输入变量的科学筛选；创新设计基于动态时移补偿的热负荷–温度时序同步系统，攻克集中供热系统中由于人工经验调节不稳定性引发的时序错位问题；提出ES‑LSTM协同预测架构，建立"趋势分解‑随机学习‑动态加权"三级预测模型。本发明专利技术突破性地将统计学显著性检验与热力学机理分析相结合，创新研发具备时序自校正能力的动态补偿系统，并构建混合模型协同预测机制，形成从数据预处理到预测模型架构的完整技术链。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智慧供热领域，具体而言，尤其涉及以一种基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法热负荷预测方法。

技术介绍

1、集中供热系统作为城市基础设施的重要组成部分，其能耗占建筑总能耗的较大比例。随着城市化进程的加快和能源需求的增长，集中供热系统的运行效率和管理水平直接影响到能源的利用效率和用户的舒适度。为了提高集中供热系统的运行效率，减少能源浪费，热负荷预测成为了关键的技术手段。热负荷预测是集中供热系统运行管理的基础，准确的预测可以帮助系统运营商提前调整供热策略，避免能源的过度消耗和浪费。短期负荷预测(如提前1小时、2小时、3小时)可以用于实时调节供热系统，以适应实际负荷的变化，提高系统的运行安全性和效率。长期负荷预测(如提前24小时)则有助于管理者制定更为合理的运行策略，实现对整个供热系统的有效管理。

2、在热负荷预测的发展历史中，其建模方法经历了从传统统计学模型向人工智能算法的演进。统计方法如arma、多元回归等模型结构清晰、计算效率高，适用于小样本预测任务，但难以捕捉数据中的非线性波动和长期依赖关系。相比之下，机器学习与深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时序补偿与混合学习的集中供热系统热负荷预测方法，其特征包括：

2.根据权利要求1所述的基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法，其特征在于：S11：通过供热系统中的节点传感器获取热力管网监测数据，监测数据包括流量、热量、温度、相关气象数据及时间数据，其中，通过对前后两个时刻的累积流量作差得到循环流量，对前后两个时刻的累积热量作差得到逐时热量；气象数据包括室外温度、风速、相对湿度、太阳辐射、总云量和天气状况信息；时间数据包括日期、天数和时间信息；

3.根据权利要求1所述的一种基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法，其特征在于：S21：针对历...

【技术特征摘要】

1.一种基于时序补偿与混合学习的集中供热系统热负荷预测方法，其特征包括：

2.根据权利要求1所述的基于时序补偿与混合学习的供热系统热负荷预测方法，其特征在于：s11：通过供热系统中的节点传感器获取热力管网监测数据，监测数据包括流量、热量、温度、相关气象数据及时间数据，其中，通过对前后两个时刻的累积流量作差得到循环流量，对前后两个时刻的累积热量作差得到逐时热量；气象数据包括室外温度、风速、相对湿度、太阳辐射、总云量和天气状况信息；时间数据包括日期、天数和时间信息；

3.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：范云生，刘伟达，王正泉，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：