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基于机器学习的供热系统热负荷多步递归预测
基于机器学习的供热系统热负荷多步递归预测
作者:
刘京
周志刚
方修睦
蒋毅
薛普宁
陈昕
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
集中供热
热负荷预测
多步递归预测
机器学习
摘要:
为预测供热系统的短期热负荷动态概况,提出一种基于机器学习的热负荷多步递归预测策略,该预测策略是对热负荷单步预测模型的拓展.介绍热负荷多步递归预测的流程,该流程可分为4个步骤:数据预处理、数据集划分、模型训练和模型评估.数据预处理细分为特征选择、特征工程和特征变换.在模型训练步骤中,介绍2种机器学习模型:支持向量回归(SVR)和极限梯度提升(XGBoost).分别利用这2种机器学习模型建立了热负荷单步预测模型,根据建立的单步预测模型,采用提出的多步递归预测策略,可以实现对短期热负荷的动态概况预测.选取某实际供热系统的热源首站的运行数据用于案例分析.结果 表明:在预测精度和预测稳定性方面,基于XG-Boost的热负荷多步递归预测策略均优于基于SVR的热负荷多步递归预测策略;二者在各时间步长上均未产生明显的误差累积;该热负荷多步递归预测策略可以准确预测供热系统短期热负荷的动态概况.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于机器学习的供热系统热负荷多步递归预测
来源期刊
煤气与热力
学科
工学
关键词
集中供热
热负荷预测
多步递归预测
机器学习
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
哈尔滨工业大学智慧供热专栏
研究方向
页码范围
20-27
页数
8页
分类号
TU995.3
字数
6427字
语种
中文
DOI
五维指标
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集中供热
热负荷预测
多步递归预测
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤气与热力
主办单位:
中国市政工程华北设计研究院
建设部沈阳煤气热力研究设计院
北京市煤气热力工程设计院有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-4416
CN:
12-1101/TU
开本:
大16开
出版地:
天津市和平区新兴路52号都市花园大厦21层
邮发代号:
6-36
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5813
总下载数(次)
21
总被引数(次)
33292
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