本文關(guān)鍵詞： 熱負荷預(yù)測 層級熱量結(jié)算點 相關(guān)性分析 組合預(yù)測 信息熵 Adaboost　出處：《太原理工大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：供熱是關(guān)系國計民生的重要基礎(chǔ)行業(yè)和公用事業(yè)。隨著供熱的商品化,供熱系統(tǒng)熱負荷預(yù)測作為供熱規(guī)劃、生產(chǎn)、調(diào)度和交易等工作的基礎(chǔ),在供熱系統(tǒng)安全和經(jīng)濟運行中起著至關(guān)重要的作用。供熱負荷預(yù)測精度的高低直接影響到供熱系統(tǒng)的供熱質(zhì)量、安全性和經(jīng)濟性。隨著供熱系統(tǒng)節(jié)能減排進程的不斷推進和智慧供熱的需求,使供熱負荷預(yù)測越來越成為該領(lǐng)域研究的前沿和熱點問題,其研究對節(jié)能減排、治理霧霾具有重要的意義。由于滯后性、管網(wǎng)的熱損失、用戶種類復(fù)雜程度的差異性等導(dǎo)致了城鎮(zhèn)供熱系統(tǒng)不同熱量結(jié)算點熱負荷具有不同的規(guī)律特點,本文將供熱負荷按層級熱量結(jié)算點來劃分,分析各自的影響因素,引入智能算法以及相關(guān)組合理論預(yù)測技術(shù),以城鎮(zhèn)供熱系統(tǒng)實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對各層級供熱負荷預(yù)測的理論與方法進行深入研究,為供熱系統(tǒng)運行管理提供較為科學的決策依據(jù)。主要研究工作和創(chuàng)新成果如下:(1)對不同層級熱量結(jié)算點熱負荷的特點、影響熱負荷的因素及導(dǎo)致熱負荷預(yù)測誤差的相關(guān)因素進行了分析;針對歷史數(shù)據(jù)樣本的離群數(shù)據(jù)進行縱向和橫向預(yù)處理,使其能夠更加與熱負荷實際運行趨勢一致,進而為后期利用這些歷史數(shù)據(jù)樣本進行各級熱量結(jié)算點短期熱負荷預(yù)測奠定了基礎(chǔ);將相關(guān)性分析應(yīng)用在各層級熱量結(jié)算點熱負荷預(yù)測模型輸入維數(shù)的選擇上,使得輸入變量與各層級預(yù)測熱負荷相關(guān)性更強,為提高預(yù)測結(jié)果的準確性和改善預(yù)測性能做好進一步的準備;此外,對進入模型的各參數(shù)進行歸一化處理,避免進入模型的各參數(shù)因數(shù)值差異大而導(dǎo)致預(yù)測性能下降。(2)基于結(jié)構(gòu)風險最小化原則,提出粒子群(pso)優(yōu)化支持向量機(svm)模型熱源熱負荷預(yù)測方法。該方法對解決系統(tǒng)大熱慣性、大時滯性導(dǎo)致熱源熱負荷隨室外溫度變化的非線性問題有較好的效果。建立了遺傳(ga)優(yōu)化支持向量機(svm)、標準支持向量機(svm)及粒子群(pso)優(yōu)化支持向量機(svm)熱源熱負荷三種預(yù)測模型,通過相關(guān)性分析并確定預(yù)測模型輸入變量的維數(shù),證明了粒子群(pso)優(yōu)化支持向量機(svm)模型在預(yù)測精度和泛化能力方面均優(yōu)于其他兩種預(yù)測模型。(3)針對一般熱交換站用戶類型較單一、樣本容量大的問題,提出基于adaboost組合多個弱預(yù)測器構(gòu)建出一個強預(yù)測器的熱交換站熱負荷預(yù)測方法。弱預(yù)測器采用處理大樣本、容錯能力強的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其網(wǎng)絡(luò)閾值和權(quán)值的優(yōu)化選用經(jīng)過篩選出的粒子群算法(pso)。利用adaboost理論對9個粒子群(pso)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測進行組合構(gòu)建出一個強預(yù)測模型。針對熱交換站熱負荷及其相關(guān)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)樣本進行相關(guān)性分析,篩選出與熱負荷最相關(guān)的影響因素作為預(yù)測模型的輸入變量維數(shù),最后通過與粒子群(pso)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和未經(jīng)優(yōu)化的傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行實驗比較,證明本文提出的預(yù)測模型有效提高了熱交換站熱負荷的預(yù)測精度和泛化能力。(4)針對建筑熱負荷樣本數(shù)量少及熱計量引起的用戶調(diào)節(jié)規(guī)律不確定問題,提出兩種組合預(yù)測方法。將解決小樣本非線性問題的粒子群(PSO)優(yōu)化支持向量機(SVM)模型和容錯能力強的粒子群(PSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為組合方法中單一預(yù)測模型,基于信息熵理論提取單一預(yù)測模型中的有用信息,將提取的有用信息進行融合產(chǎn)生出更強預(yù)測能力的組合方法;在基于Adaboost組合粒子群(PSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型思想上,激發(fā)了將處理小樣本和非線性問題的支持向量機(SVM)模型作為弱預(yù)測器,結(jié)合Adaboost理論構(gòu)建出由8個弱預(yù)測器組成的建筑熱負荷強預(yù)測模型。對建筑熱負荷及其相關(guān)參數(shù)進行相關(guān)性分析,找出適合各自預(yù)測模型的輸入變量,通過實例驗證,以上兩種組合預(yù)測方法均較單一預(yù)測模型有較高的預(yù)測精度,其中基于信息熵權(quán)組合方法更勝一籌,能更好地對住宅建筑熱負荷進行預(yù)測。
[Abstract]:Heating is an important basic industry and public utilities. The relationship beneficial to the people's livelihood with heating commercialization, heating load forecasting as heating planning, production scheduling, and trading based work, plays an important role in the safe and economical operation of heating system. For heat load forecasting accuracy directly affects the quality of heat supply system, safety and economy. With the heating system energy saving and emission reduction in the progress of the wisdom and the demand for heating, the heating load forecasting has increasingly become the frontier and hot issues in the research field, the research on energy saving and emission reduction, plays an important role in the governance haze. Due to the lag, the heat loss of the pipe network, the user types the complexity of the differences lead to different urban heating system heat clearing heat load has different characteristic points, the heating load according to the level of heat According to settlement, analysis of the impact of each factor, the intelligent algorithms and the related theory of combination prediction technology to urban heating system is based on the measured data, in-depth study of the theory and method of the level of the heating load forecasting, provide scientific decision-making basis for the operation and management of heating system. The main research work and innovation are as follows: (1) the characteristics of heat load settlement of different levels of heat, analyzed the related factors of heat load forecast error cause and influence factors of heat load; according to the outlier data historical data samples for vertical and horizontal pretreatment, to make it more consistent with the heat load of the actual operation, and for later use these history the sample data has laid the foundation for short-term load forecasting at all levels of thermal heat settlement; the application of correlation analysis in all levels of heat clearing point pre heat load Measuring the input dimension of model selection, the input variables and the level of prediction of heat load correlation is stronger, make further preparations for accuracy and improve the prediction performance to improve the prediction results; in addition, the parameters into the model are normalized to avoid the parameters into the model for numerical difference caused the prediction performance decline. (2) based on structural risk minimization principle of particle swarm optimization (PSO) support vector machine (SVM) prediction model of heat source heat load. The method to solve the system thermal inertia, large time delay in heat load nonlinear problems with the outdoor temperature change has a better effect. To establish a genetic optimization support (GA) support vector machine (SVM), standard support vector machine (SVM) and particle swarm optimization (PSO) support vector machine (SVM) and heat load of three kinds of prediction model, through the correlation analysis and determine the model input Variable dimension (PSO) proved that particle swarm optimization support vector machine (SVM) model is superior in the prediction accuracy and generalization ability of the other two kinds of forecasting model. (3) for the heat exchange station user type is relatively single, large sample size problems, put forward a combination of AdaBoost to construct a weak predictor a strong predictor of heat exchange station heat load forecasting method based on weak predictor. Using large sample processing, BP neural network model for fault tolerant ability, optimize the network weights and threshold selection after selected particle swarm algorithm (PSO). By using the AdaBoost theory of 9 Particle Swarm (PSO) to build a prediction a strong prediction model of BP neural network optimized by correlation analysis. According to the heat exchange station heat load and parameters related to historical data sample, selected factors related to thermal load as input variables of predictive model Finally, dimension, and particle swarm optimization (PSO) method of BP neural network and the traditional BP neural network method to optimize the experimental results show that the model proposed in this paper effectively improved the station heat load forecasting accuracy and generalization ability of heat exchange. (4) for the number of building heat load and heat metering caused by small sample the user control law uncertain problems, put forward two kinds of forecast methods. Combined particle swarm will solve small sample nonlinear problems (PSO) optimization of support vector machine (SVM) particle swarm models and fault tolerant ability (PSO) to optimize the BP neural network model as a single method in combination forecasting model, information entropy theory to extract useful the single information in the prediction model based on the useful information extracted from fusion to produce more combination prediction method based on particle swarm combination; Adaboost (PSO) on the idea of optimization BP neural network model, Stimulate the support vector machine will deal with small samples and nonlinear problem (SVM) model as a weak predictor is constructed, consisting of 8 weak predictor building heat load forecast model combined with the Adaboost theory. The correlation analysis of building heat load and its related parameters, to find suitable for their respective input variables in the model, through the examples, more than two kinds of combination prediction methods were compared with the single prediction model has higher information entropy, the combination method based on edge, can predict residential building heat load better.

【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TU995

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本文編號：1455001