基于最小二乘法的热负荷预测的研究与应用

摘要

随着能源消耗的不断增加，节能减排已经成为我国一项基本国策。为了在供热行业实现节能减排，城市集中供热正在成为北方冬季供暖的主要形式。而集中供热系统是一个十分复杂的多变量控制系统，具有供热面积大、影响因素多、内部关联性强、滞后时间长、非线性严重等特点。因此在供热系统运行调节过程中对热用户的供给热量进行预测显得十分重要。热负荷预测是供热系统调控中重要的前期工作，有效地预测方法可以使得预测更加准确，进而合理地指导供热，调高供热品质，减少能源浪费。本文主要研究一种简单、实用、精确度高的热负荷预测模型以便对集中供热系统的调控进行指导。
　　本文首先研究了供热负荷的影响因素。通过概算热指标法分析了建筑物稳态和非稳态对供热负荷的影响，验证了在不考虑建筑物内外传热的情况下，供热负荷与室外温度成近似线性关系。
　　在比较了现有的热负荷预测方法优缺点的基础上，提出了基于最小二乘法的预测方法。将室外温度作为自变量，供热量作为因变量，选择换热站某个月的供热量与室外温度历史数据作为待测样本进行最小二乘法拟合，从而确定线性关系中的回归系数。并通过天气预报中的室外温度作为输入参数，对不同的预测周期进行供热量预测。
　　最后设计了一个基于互联网的供热系统管控一体化平台，并将基于最小二乘法的热负荷预测模型应用到该平台中。根据预测结果，指导换热站优化控制过程。逐步提高建筑供热品质并且满足热用户用热需求，并且实现了节能的目的，具有良好的经济价值和社会价值。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状

1．2．2 国外研究现状

1．3 本文的研究内容

第2章 供热负荷的影响因素研究

2．1 供热负荷的含义

2．2 非稳态供热负荷

2．3 稳态供热负荷

第3章 热负荷预测模型的建立

3．1 热负荷预测的必要性

3．2 热负荷预测的分类

3．3 热负荷预测的主要方法

3．3．1 时间序列法

3．3．2 回归分析法

3．3．3 人工神经网络法

3．3．4 灰色预测法

3．4 基于最小二乘法的热负荷预测

3．4．1 本文的预测方法

3．4．2 最小二乘法原理

3．4．3 样本数据的预处理

3．4．4 基于最小二乘法的热预测模型

3．4．5 基于最小二乘法的热负荷预测数据处理实例

第4章 热负荷预测在供热管理平台的应用

4．1 供热管理平台的建立

4．1．1 传统供热管理的局限性

4．1．2 基于B／S架构的管理模式

4．1．3 供热管理平台的开发技术与工具

4．1．4 供热管理平台的通讯方式

4．2 供热管理平台的通用模块

4．2．1 用户管理模块

4．2．2 站点管理模块

4．2．3 实时数据通讯模块

4．2．4 历史数据通讯模块

4．3 热负荷预测在供热管理平台的应用

4．3．1 功能介绍

4．3．2 实际应用

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢