供熱負(fù)荷非線性預(yù)報(bào)方法研究.pdf

1、我國是世界上能耗最多的發(fā)展中國家，在三北地區(qū)供熱能耗就占全社會(huì)能耗的27.2％。供熱不但能耗大，而且效率低，單位面積供熱能耗是發(fā)達(dá)國家的3~4倍，為落實(shí)國家節(jié)能政策、降低碳排放，研究供熱節(jié)能意義重大。
　　近年來，國內(nèi)外學(xué)者和供熱系統(tǒng)運(yùn)行管理專家不斷探索，形成了一系列行之有效的供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)方法，縱觀國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，現(xiàn)有預(yù)報(bào)方法大都是點(diǎn)預(yù)報(bào)方法。供熱系統(tǒng)的發(fā)展對(duì)負(fù)荷預(yù)報(bào)提出了新的要求，點(diǎn)負(fù)荷預(yù)報(bào)方法難以滿足供熱系統(tǒng)節(jié)能控制、熱力調(diào)度

2、、風(fēng)險(xiǎn)分析、可靠性評(píng)估等方面的需要，因此，分析供熱系統(tǒng)負(fù)荷的變化規(guī)律，研究供熱負(fù)荷區(qū)間預(yù)報(bào)方法，實(shí)現(xiàn)供熱負(fù)荷的概率性預(yù)報(bào)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文研究抓住供熱節(jié)能的關(guān)鍵“負(fù)荷預(yù)報(bào)和系統(tǒng)優(yōu)化配置”，研究供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)理論和方法，開發(fā)供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)軟件。
　　負(fù)荷預(yù)報(bào)需要從歷史負(fù)荷和相關(guān)因素中提取負(fù)荷變化的規(guī)律性，為此首先需要對(duì)供熱負(fù)荷的特性進(jìn)行分析。本文利用Hurst指數(shù)對(duì)供熱負(fù)荷時(shí)間序列的非線性特性進(jìn)行分析，并進(jìn)一

3、步利用飽和關(guān)聯(lián)維數(shù)和最大 Lyapunov指數(shù)對(duì)供熱負(fù)荷時(shí)間序列的混沌特性進(jìn)行分析，識(shí)別熱源及熱力站負(fù)荷時(shí)間序列的非線性特性和混沌特性。
　　支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中新興的非線性預(yù)報(bào)方法，適合供熱負(fù)荷時(shí)間序列的非線性特性，具有比基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為優(yōu)越的性能。因此，本文將這一理論引入到供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)中來，并將相空間重構(gòu)、時(shí)間序列交叉與支持向量機(jī)相結(jié)合，利用多輸入單輸出支持向量回歸(Multi-input and

4、 single-output support vector regression，MISO-SVR)對(duì)供熱負(fù)荷進(jìn)行單步和多步橫向、縱向以及交叉預(yù)報(bào)，利用多輸入多輸出支持向量回歸(Multi-input and multi-output support vector regression，MIMO-SVR)進(jìn)行日預(yù)報(bào)，通過仿真分析、比較各方法的性能。
　　傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)報(bào)多為點(diǎn)預(yù)報(bào)，其缺點(diǎn)是無法確定預(yù)報(bào)結(jié)果可能的波動(dòng)范圍，由于預(yù)報(bào)問題

5、的超前性，實(shí)現(xiàn)概率性的預(yù)報(bào)更符合客觀實(shí)際。本文基于支持向量機(jī)對(duì)供熱負(fù)荷區(qū)間預(yù)報(bào)進(jìn)行研究，分別研究基于SVR和誤差估計(jì)的區(qū)間預(yù)報(bào)法、基于SVR和馬爾科夫鏈的區(qū)間預(yù)報(bào)法以及基于支持向量區(qū)間回歸的區(qū)間預(yù)報(bào)法。仿真結(jié)果表明，提出的三種供熱負(fù)荷區(qū)間預(yù)報(bào)方法，預(yù)報(bào)區(qū)間可作為熱力調(diào)度的參考，預(yù)報(bào)區(qū)間上下限的均值可擇優(yōu)作為熱力站節(jié)能控制設(shè)定。
　　根據(jù)供熱負(fù)荷時(shí)間序列具有混沌特性的特點(diǎn)，將混沌時(shí)間序列預(yù)報(bào)方法引入建筑供熱領(lǐng)域，對(duì)供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)進(jìn)行研

6、究，以期獲得供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)的新方法、新思路。本文利用最大 Lyapunov指數(shù)法和Volterra自適應(yīng)濾波器法對(duì)供熱負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào)，研究這兩種方法對(duì)供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)的適應(yīng)性，仿真結(jié)果表明這兩種方法能夠揭示供熱負(fù)荷的混沌本質(zhì)，證明混沌時(shí)間序列預(yù)報(bào)方法對(duì)供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)的有效性。
　　最后，根據(jù)供熱負(fù)荷預(yù)報(bào)的工程需要，開發(fā)負(fù)荷預(yù)報(bào)軟件。對(duì)負(fù)荷預(yù)報(bào)軟件進(jìn)行總體規(guī)劃，給出以數(shù)據(jù)庫為核心的軟件結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)負(fù)荷預(yù)報(bào)流程圖；確定軟件的開發(fā)環(huán)境、編程語言、數(shù)