【摘 要】
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以某市集中供热系统作为研究对象,提出了基于负荷预测指导热网运行的调控策略。课题组利用2664组实测历史数据,分别基于BP神经网络和GA优化的BP神经网络建立两种换热站预测模
【机 构】
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浙江理工大学,浙江正泰中自控制工程有限公司
【基金项目】
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浙江理工大学横向基金(19050182-J)
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以某市集中供热系统作为研究对象,提出了基于负荷预测指导热网运行的调控策略。课题组利用2664组实测历史数据,分别基于BP神经网络和GA优化的BP神经网络建立两种换热站预测模型,并根据模型预测的热负荷计算出相对热负荷,进而得到不同相对热负荷对应的供水温度。实验结果表明:GA优化的BP神经网络预测热负荷时收敛速度快,预测精度高,平均相对误差可以达到1.67%。此外,相较于传统的气候补偿法,根据计算的供水温度更科学合理,表明调控策略可以满足实际工程需要。
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