科技的飛速發(fā)展,時代的進(jìn)步,人們生活水平的逐步提高,對生活質(zhì)量、生活環(huán)境的舒適度也有了更高的要求。從本課題以東北某熱力企業(yè)熱網(wǎng)工程為依托,開展研究,該工程以2×350MW供熱機(jī)組作為熱源,由熱電廠引出東、西兩條熱網(wǎng)主干線（DN1200）。主要解決沈陽沈撫新城區(qū)域、撫順沈撫新城區(qū)域、沈東二環(huán)以外區(qū)域和沈東二環(huán)以內(nèi)部分區(qū)域,包括現(xiàn)有和新建冬季采暖用熱需求。本課題首先對現(xiàn)今國內(nèi)外對集中供熱系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測,智慧熱網(wǎng),供熱系統(tǒng)運(yùn)行模擬分析等方面進(jìn)行總結(jié),并分析集中供熱系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理,總結(jié)了國內(nèi)現(xiàn)今運(yùn)行工況的調(diào)節(jié)機(jī)理,并進(jìn)行簡單分析,在此基礎(chǔ)上提出本文的解決方案。然后依托工程實(shí)例,利用Flowmaster軟件從熱源、熱力站、熱用戶三個方面對集中供熱系統(tǒng)進(jìn)行搭建,總計完成7個熱力站的系統(tǒng)搭建,同時運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對各個熱力站轄區(qū)內(nèi)的熱負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,具有可操作性。將預(yù)測數(shù)據(jù)加載到Flowmaster軟件中,達(dá)到了熱用戶端的實(shí)時動態(tài)負(fù)荷,最后利用PSO粒子群算法對熱源產(chǎn)生的熱量進(jìn)行優(yōu)化,以各熱力站的熱負(fù)荷作為約束條件,實(shí)現(xiàn)了 24小時內(nèi)的滾動尋優(yōu),通過Simulink與F... 

【文章來源】：東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??

?東北電力火學(xué)人學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文???帶入式（３－４）中，轉(zhuǎn)化為［－１，１］之間的數(shù)值。??室外天氣狀況量化處理：對室外天氣狀況進(jìn)行量化處理，借用熱網(wǎng)系統(tǒng)的專??家經(jīng)驗(yàn)值，用［〇，１］之間的數(shù)值來代替天氣狀況，來體現(xiàn)對熱負(fù)荷的影響。具體量??化值為：晴天為０．１，多云為０．２，陰為０．３，小雨為０．４，中雨為０．５，大雨為０．６，??雷雨為０．７，小雪為０．８，中雪為０．９，大雪為１。??是否為工作日量化處理：對歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，供熱區(qū)域內(nèi)，工作日和休息??日的熱負(fù)荷會有一定的變化波動，在節(jié)假日時熱負(fù)荷也會產(chǎn)生相應(yīng)的變化。所以??對其進(jìn)行具體量化：周一至周五為０．４，周六、周日為０．６，節(jié)假日為０．７。??３．３．３?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例預(yù)測??本文以沈陽市某熱力企業(yè)２０１９年１２月３０日０時至２４時的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為學(xué)??習(xí)和預(yù)測樣本集。用ＢＰ神經(jīng)算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。本文建立的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)具有三層結(jié)構(gòu)，其中輸入層為７個變量，即２０１９年１２月３０日的２４小時熱負(fù)??荷、室外溫度、室外風(fēng)速、工作日量化數(shù)、天氣狀況、以及前三個時刻的熱負(fù)荷，??輸出層為１個變量，即輸出時刻的熱負(fù)荷，故隱含層設(shè)置１５個節(jié)點(diǎn)，結(jié)構(gòu)為??７－１５－１，熱負(fù)荷的預(yù)測模型如圖３．３所示。在預(yù)測完成后，將預(yù)測的結(jié)果作為下??一次預(yù)測的輸入值，便實(shí)現(xiàn)了熱負(fù)荷的滾動預(yù)測。??ｒ＇＇ｋ??１１？那〇?日?％?小時室沁＼＼＼??圖３．３熱負(fù)荷的預(yù)測模型??

％出的目標(biāo)值；??ｎｅｔ＝ｎｅｗｆｆ（ｍｉｎｍａｘ（Ｙ），［７，１５，１?］，?｛／ｔａｎｓｉｇＶｔａｎｓｉｇＹｐｕｒｅｌｉｎ’｝?Ｊｔｒａｉｎｌｍ’）??％建立３層ＢＰ祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并設(shè)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法；??ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ．ｅｐｏｃｈｓ?＝?１５００；??％設(shè)定迭代次數(shù)；??ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ．ｇｏａｌ＝０．００００１；??％設(shè)定誤差精度；??［ｎｅｔ，ｔｒ］＝ｔｒａｉｎ（ｎｅｔ，Ｙ，Ｘ）；??％訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程如圖３．４所示。??Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔ＼ｗｒｋ??

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3329944