建筑供热负荷预报与预测控制策略研究

基于建筑供热节能需要和供热对象的特点,提出了供热负荷预报及对供热过程施加预测控制策略.根据时间序列分析原理,对供热负荷进行节能预报并作为预测控制的设定值.为满足实时性的要求,根据供热对象的特性对预测模型进行简化,给出了用预报误差校正代替误差校正的预测控制算法.最后对供热系统进行相关算法的仿真,其结果证明了该方法的有效性.     

基于动态权重的组合模型供热负荷预测

提升供热系统的供热负荷预测精度是实现智慧供热、提升能源利用效率的重要手段。提出了一种基于动态权重的组合模型供热负荷预测。首先根据供热负荷变化的动态特性和单独模型的误差函数,确定分段固定权重,再根据前一个小时单独模型的预测值和真实值更新修正权重,构造出动态权重的组合模型。采用石家庄某供热站的运行数据进行仿真验证,实验结果表明,提出的基于动态权重的组合模型供热负荷预测的MAPE(Mean Absolute Percentage Error)为0.562%,验证了所提出的方法能有效提高供热负荷预测精度。     

基于NWP-LSTM的短期供热负荷预测方法

为提高短期供热负荷预测精度,提出了一种基于数值天气预报（NWP）和长短期记忆神经网络（LSTM）的短期供热负荷预测方法。该方法首先对NWP数据和历史供热负荷数据进行Pearson相关性分析,得出对供热负荷影响较大的天气因素,与历史供热负荷数据一起组成神经网络的输入,并通过反复实验设计出最优结构的NWP-LSTM神经网络模型。通过与其他常见供热负荷预测方法比较,提出的NWP-LSTM模型可以获得更精确的预测结果,适合实际工程应用。     

一种电力系统短期负荷预测的新方法

本文把一种新的灰色理论自修正模型应用到负荷预测的误差校正中。提出了纵向负荷预测与横向误差校正相结合的方法。首先选用同一时刻并且具有相同影响因素的负荷作为人工神经网络的输入进行纵向负荷预测,利用预测时刻之前的整点时刻负荷预测的误差来建立一个带有自修正功能的灰色理论模型进行负荷预测的横向误差校正。这种方法提高了预测的精度。     

智能数字化供热信息平台的设计与研究

为促进供热信息数字化发展,针对承德供热系统的实际情况,因地制宜进行智能数字化供热信息平台的设计与建设.通过信息平台收集的大量日常管理和反映供热状态的数据,利用计算机技术进行数据分析,对供热系统整体状态及数据之间的关系进行有效的处理,提取有效的信息,为企业进行预测、决策提供有效的依据,并为节能减排、发展“低碳经济”、建设资源节约型社会做出贡献.     

基于NARX神经网络的热负荷预测中关键影响因素分析

在区域供热（DH）网络中,精确预测热负荷已被认为是提高效率和节省成本的重要环节。为了提高预测精度,研究不同影响因素对热负荷预测的影响极为重要。使用引入不同影响因素的数据集训练得到带外部输入的非线性自回归（NARX）神经网络模型,并比较其预测性能,以讨论直接太阳辐射和风速对热负荷预测的影响程度。实验结果表明,直接太阳辐射和风速都是热负荷预测中的关键影响因素。只引入风速时,预测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）均低于只引入直接太阳辐射,同时引入风速和直接太阳辐射能够得到最佳的模型预测性能,但是对于MAPE和RMSE降低的贡献不大。     

带误差校正的常压塔汽油干点软测量模型

根据误差反馈原理,设计出带误差校正的神经网络模型,并将其用于常压塔汽油于点软测量,建立带误差校正的软测量模型。它将开环软测量模型的预测误差反传,作为校正输入量送给带误差校正的软测量模型进行误差校正。最后结合常压塔工业实例,对汽油干点进行预测,±1℃的预测误差表明该模型比不带误差校正的软测量模型具有更高的精度。     

智能型供热系统节能控制装置

一、前言在我国北方地区,冬季取暖期高达4～5个月,消耗能源十分可观。对此,笔者研制了一种供热系统的节能控制装置,可由用户在一天内设置几个供热段,在此区间根据室外气温调节供热,可以极大地节约热能。本文介绍该控制装置的设计方案及技术措施。二、总体设计方案供热系统节能控制装置可与热交换器、循环泵、流量变送器、温度传感器以及执行器配套,构成一体化装置,其系统构成如图1所示。     

大型供热系统的计算机仿真设计与实现

大型供热系统的计算机仿真是供热系统向着大型化，复杂化发展的需要，由于大型供热系统是由若干相互耦合的环节组成的不可分割的整体，传统的计算方法和手段手法搞清整个系统的运行机理，进行各热力环节及系统的动态仿真研究不仅可以实现供热系统优化运行，节能降耗，还可以实现其自动控制系统优化设计，参数整定及校核设计的合理性，同时，在制定科学的热负荷发展计划，指导供热系统的改造等方面都能发挥较大的作用，该文详细介绍了该仿真系统的总体设计方案及通过软件完成模型算法的过程，实现了良好的人机交互及漂亮的结果显示功能，实用效果明显。     

东土软件定义控制赋能智慧城市供热系统升级

1案例背景热源站是城市供热节点的热源场所。它的作用是根据热网工况和不同的条件,调节热源,向热用户系统分配热量以满足用户采暖需求,并根据需要,进行集中计量、检测供热热媒的参数和数量。控制、调节设备的完善程度是热源站技术水平高低的重要标志。由于热负荷具有随生产工艺过程、季节和时间变化的特点,只有采用自动调节才能使供热介质的数量和参数适应用户采暖需要,避免浪费。     

基于BP神经网络的建筑能耗预测

建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够比较有效地进行实用.     

太阳能供热系统优化设计的相关问题研究

随着我国建筑总量和建筑能耗的快速增长,传统的供热方式已难以满足建筑供热的需求,而利用太阳能为建筑物供热,则可获得良好的节能和环保效益。就太阳能供热系统优化设计的相关问题进行了分析和研究,以期能为太阳能供热技术的推广和应用提供一定的理论依据。     

基于DCS原理的供热自动控制系统

介绍了一种基于分布式控制系统（DCS）的技术原理，结合宾馆锅炉供热系统的运行特点，使用参数自调节的PID控制技术，实现了对燃煤供热锅炉精确的温度控制和燃烧环境的优化，开发了一个分布式宾馆供热自动测控系统。     

浅谈供热管网失水原因与对策

随着我国供热系统的不断完善，人们对城市供热管网的要求也越来越严格，文章结合作者实际工作，主要分析和阐述了城市供热管网引起失水的原因，同时也提出了一些建议和对策。     

基于混合编程的北京供热节能调度系统

集中供热系统中单位面积供热功率是最关键的热负荷数据，它和环境温度、风速等外部气象条件密切相关。依靠常规气象业务系统，利用数据库，利用不同种计算机语言的混合编程技术,利用气象要素建立供热量预报模式系统。为北京市热力集团实时供热调度提供依据。     

计及预测误差的电动汽车充电分层控制策略研究

电动汽车的大规模接入充电会对配电网的运行带来很大的影响，为减小电动汽车充电对负荷峰谷差的影响和提高电动汽车充电的经济性，提出了一种计及预测误差的电动汽车充电分层优化控制策略。根据日负荷预测曲线和电动汽车充电预测需求的预测误差大小来对充电策略进行动态优化调整，调整的目标为减小系统负荷峰谷差和运行成本，优化模型的求解方法则采用改进的遗传粒子群算法。通过不同控制策略下电动汽车充电实例的计算对比分析，结果证明了电动汽车充电优化控制策略及求解算法的有效性和优越性。     

智能化节能供热控制系统

介绍智能化的节能供热控制系统的原理、性能和节能效果。     

基于PSO-CNN-LSTM的短期热负荷预测模型

为提高短期供热负荷预测精度,减少供热不均与供需失调所造成的能源浪费,提出一种基于粒子群(Particle swarm optimization, PSO)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆神经网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)的混合预测模型。首先,针对供热负荷呈现非线性、复杂性等特点,采用EMD对供热负荷分解,从而实现弱化供热负荷复杂程度;其次,分别运用CNN与LSTM提取供热负荷空间特征与时域特征;最后,结合PSO算法对LSTM网络的超参数进行调整,寻找出最优参数。实验表明,结合EMD分解的PSO-CNN-LSTM网络相比LSTM、CNN-LSTM、EMD-CNN-LSTM平均误差分别降低了44%、34%、24%、21%,拥有更高的预测精度和拟合效果。所提模型为集中供热负荷预测提供了一种新的思路,对于制定集中供热能源分配提供了参考意义。     

城市供热调度管理SCADA系统的应用

将SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统应用于集中供热,每个换热站设置1套控制器、数据采集器及测量仪表,由监控中心对整个供热系统进行远程自动化控制,可以解决整个供热系统热量分配不均等问题。本文根据呼伦贝尔市自动化信息化工程的实践,介绍了采用美国Wonderware System Platform平台软件,对城市供热调度管理SCADA系统的方案进行设计,并给出了其应用效果。     

智慧供热管理系统在热网切换调控中的问题分析及解决方法

为解决大城市多热源多热网的联合供热调度问题,提出了城市级供热调度总平台的思路,并通过整合多方数据建立了智慧供热管理系统,利用该系统在大数据、云平台方面的优势,可迅速完成多热网负荷切换时的数据迁移与自动控制权限的转移,为负荷切换后快速完成热网平衡调节提供了便利。介绍了智慧供热管理系统在热网调度运行中的作用,同时分析了智慧供热管理系统在热网切换过程中产生的热网波动问题,并探究了解决该问题的方法。