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申请/专利权人：北京市热力集团有限责任公司;北京华热科技发展有限公司

摘要：本发明提出一种供热负荷预测方法，本方法包含如下步骤：步骤1、基于供热系统负荷的相关因素，确定需求负荷预测模型的输入变量和输出变量；步骤2、对接运行数据，并对缺失、异常数据进行数据清洗，无室温数据情况下，根据运行经验数据，给定修正因素，修正样本负荷，确定负荷预测模型训练数据；步骤3、基于深度长短期记忆网络算法，训练生成供热系统需求负荷预测模型；步骤4、结合经验值给出修正因素，提升预测模型精度；步骤5、在线检测模型精度，根据规则，重新训练生成需求负荷预测模型。本发明提出的供热需求负荷预测方法可以实现对供热系统需求负荷的精准预测。

主权项：1.一种供热需求负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、基于供热系统负荷的相关因素，确定需求负荷预测模型的输入变量和输出变量，其中，需求负荷预测是指维持用户侧室内温度达到18℃的需求负荷；输入变量包括：下一时刻的气象数据、当天是否为节假日、上一时刻的实际负荷与用户侧室温数据；步骤2、对接运行数据，并对缺失、异常数据进行数据清洗，无室温数据情况下，基于修正因素修正样本负荷，确定负荷预测模型训练数据；步骤3、基于深度长短期记忆网络算法，训练生成供热系统需求负荷预测模型；步骤4、结合所述修正因素，提升预测模型精度；步骤5、在线检测模型精度，根据规则，重新训练生成需求负荷预测模型；其中，对没有室温测点的数据，增加负荷的修正因素，结合所述负荷的修正因素对样本的负荷进行修正，以修正后的数据作为样本的输入数据与输出数据，具体方法为：按照室外温度区间[Tlow，Tup]，划分为z个室外工况U＝[U1，U2，...，Uj，...Uz]T，由运行人员给定z个工况下各站点二级网需求供水温度Ts的经验值与二级网需求回水温度Tr的经验值，并得到对应工况下供水温度的修正因素λs，λs＝[λs1，λs2，...，λsj，...λsz]T、与二级网回水温度的修正参数αr，αr＝[αr1，αr2，..，αrj，...αrz]T，则： 与则工况Ui，与之对应的二级网供回温度修正因素为[λsj、λrj]，则针对该工况下，无室温条件下站点负荷数据按修正因素修正为：Q′sj＝Qsj×λsj×λrj，其中，λsj为第j个工况下的供水温度的修正因素；Tsj为第j个工况下的经验供水温度； 为当前需求工况g对应的供水温度，采用第j个工况参数进行修正计算；λrj为第j个工况下的回水温度的修正因素；Trj为第j个工况对应的经验回水温度； 为当前需求工况g对应的回水温度，采用第j个工况参数进行修正计算。

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