基于神经网络集中供热负荷预测与控制研究

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1、基于神经网络集中供热负荷预测与控制研究摘要供热负荷预测是集中供热系统进行运行调节的前提和基础，也是集中供热系统优化控制的一个重要先决条件。正如前面所述，在集中供热系统中，为了保证节能和供热质量，热源处必须要很好的跟踪预测热用户的用热量。负荷预测就是在掌握负荷变化规律的基础上，充分考虑各种影响因素后，以一定的准确程度来预报未来某一时刻或某一时段的负荷大小。因此，对供热负荷进行准确预测，对于整个集中供热系统的运行管理、提高供热质量、节约能源、环境保护、改善人们的生活质量等都具有十分重要的意义。集中供热负荷的变化是典型的非线性变化，供

2、热系统在确定建设规模，制定运行、检修计划方面面临许多因素的影响。本文对神经网络BP算法供热负荷预测方面的应用在理论上做了一些研究，取得了比较满意的效果。本文利用BP神经网络理论和优化算法，建立了集中供热系统的自适应动态控制方案，仿真结果表明该控制方案克服了传统控制方案的缺点，大大提高了供热品质，节约了能源。关键词：集中供热；负荷预测：BP神经网络BasedonneuralnetworkloadforecastandcontrolcentralheatingAbstractHeatingloadforecastingiscentr

3、alheatingsystemtoadjusttheoptimalcontroloneoftheimportantprerequisites.Therefore,theheatingloadforecastingadvancepreciseforecastforheatingtheoperationofthesystemmanagement,improveheatingquality,energysaving,environmentalprotectionetchaveveryimportantsignificance.Thec

4、entralheatingloadchangesisatypicalnonlinearvariation,heatingsystemindeterminingtheconstructionscale,establishingoperationandmaintenanceplanfacesmanyfactorsinfluence.BasedonneuralnetworkbasedonBPalgorithmheatingloadforecastingapplicationsintheorydidsomeresearchandmade

5、satisfactoryeffect.ThispaperusingBPneuralnetworktheoryandoptimizationalgorithm,aconcentratedheatingsystemadaptivedynamiccontrolscheme,thesimulationresultsshowthatthiscontrolschemeovercometraditionalcontrolschemeshortcomings,greatlyimprovingtheheatingquality,savetheen

6、ergy.Keywords：centralizedheatsupply;theloadforecast;theBPneuralnetwork摘要IABSTRACTII1绪论11.1选题背景11.2目前供热负荷预测研究现状21.2.1各种供热负荷预测方法21.2.2现有预测方法的分析和存在的问题31.3本论文研究的主要内容42BP神经网络介绍52.1人工神经网络结构52.2BP神经网络模型概述62.3反向传播学习算法72.4BP学习算法的缺陷92.5BP算法的改进103热负荷预测神经网络模型的建立113」神经网络用于集中供热系统控

7、制的必要性113.2集中供热系统神经网络控制方案的研究123.2.1神经网络监督控制123.2.2神经网络内模控制133.2.3神经网络直接逆动态控制134基于BP神经网络的热负荷预测仿真分析154.1基于改进BP神经网络的热负荷预测154.1.1预测模型的选取154.1.2基于神经网络负荷预测的基本步骤154.1.3输入变量和输岀变量的选取164.1.4输入输出变量的预处理174.2集中供热负荷预测仿真示例174.2.1改进BP神经网络模型参数的选择174.2.2BP神经网络层次结构的确定194.3预测结果分析194.4本章小

8、结22结论23致谢24参考文献25附录26城市集中供热目前已成为我国北方冬季供热的一种主要形式。由集中供热代替传统的分散供热有助于节约能源、减少污染、提高经济效益，是城市现代化建设的一个重要标志。积极发展集中供热是为实现小康牛活、建设和谐社会的前提，因此大力发展