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集中供热热力站短期热负荷预测模型对比研究
1
作者
果泽泉
何波
+6 位作者
何强
周继平
蒋雅玲
张凡
陈超
郭放
鄢烈详
《区域供热》
2024年第1期146-158,共13页
以湖北省十堰市一个集中供热热力站为对象,基于实测运行数据和气象数据进行供热负荷预测研究。分别采用随机森林(Random Forest,RF)、极度梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络、支持向量回归(Support Vector Regre...
以湖北省十堰市一个集中供热热力站为对象,基于实测运行数据和气象数据进行供热负荷预测研究。分别采用随机森林(Random Forest,RF)、极度梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络5种方法进行预测模型训练及测试,基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化各模型参数,获得最优模型,在此基础上针对不同模型在不同短期负荷预测情景下的表现进行对比研究。研究结果表明:在未来24h预测情景下,随机森林、XGBoost模型的预测精度最高,二者的平均绝对误差(MAE)分别为0.84 W/m^(2)及1.00 W/m^(2)。在未来1h预测情景下,SVR模型的预测精度最高,其MAE为0.18 W/m^(2)。
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关键词
集中供热
负荷预测
随机森林
极度梯度提升
BP神经网络
支持向量回归
长短期记忆神经网络
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职称材料
基于大数据分析的城市热网负荷综合预测研究
被引量:
2
2
作者
果泽泉
蒋雅玲
《能源工程》
2022年第6期80-85,共6页
随着智慧城市与行业改革的推进,城市供热需要新一轮技术革新。针对国家节能减排号召,实现信息化、高效化供热,需要建立智慧供热平台,以实时监测热网运行,并预测未来热网负荷。采用LSTM(长短期记忆神经网络)深度学习算法,对湖北某地级市...
随着智慧城市与行业改革的推进,城市供热需要新一轮技术革新。针对国家节能减排号召,实现信息化、高效化供热,需要建立智慧供热平台,以实时监测热网运行,并预测未来热网负荷。采用LSTM(长短期记忆神经网络)深度学习算法,对湖北某地级市气象、热网负荷等数据进行大数据分析,建立预测模型并进行一系列调参优化。利用Python计算机语言编写程序,实现对未来热网负荷预测,并按重要性对数据各项特征进行分析并排名。综上建立智慧供热平台界面,以显示实时数据以及预测数据。
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关键词
智慧供热平台
热网负荷预测
长短期记忆神经网络
大数据
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职称材料
面向电网调峰需求的燃煤机组快速启停控制技术及应用项目
3
作者
谭祥帅
高景辉
+13 位作者
苏永健
黄从智
果泽泉
孔庆龙
何信林
孟颖琪
王会民
白世雄
李鹏竹
李显江
张晓超
郭云飞
李昭
无
《中国科技成果》
2024年第10期51-52,共2页
随着新型电力系统的快速发展,不断增大的电网波动性要求常规燃煤机组不仅要提供足够深度的调峰容量,还应具有快速启停机的能力.目前,发电厂自启停控制系统(APS)功能在煤电机组已得到广泛应用,但仍存在以下3个方面的问题:一是常规APS技...
随着新型电力系统的快速发展,不断增大的电网波动性要求常规燃煤机组不仅要提供足够深度的调峰容量,还应具有快速启停机的能力.目前,发电厂自启停控制系统(APS)功能在煤电机组已得到广泛应用,但仍存在以下3个方面的问题:一是常规APS技术未引入数据分析建模机器学习技术.
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关键词
燃煤机组
新型电力
数据分析
机器学习技术
调峰容量
煤电机组
快速启停
自启停控制系统
原文传递
题名
集中供热热力站短期热负荷预测模型对比研究
1
作者
果泽泉
何波
何强
周继平
蒋雅玲
张凡
陈超
郭放
鄢烈详
机构
京能东风(十堰)能源发展有限公司
汉谷云智(武汉)科技有限公司
出处
《区域供热》
2024年第1期146-158,共13页
基金
国家重点研发计划“基于低品位热能的低碳集中供热关键技术”(2022YFC3802400)。
文摘
以湖北省十堰市一个集中供热热力站为对象,基于实测运行数据和气象数据进行供热负荷预测研究。分别采用随机森林(Random Forest,RF)、极度梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络5种方法进行预测模型训练及测试,基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化各模型参数,获得最优模型,在此基础上针对不同模型在不同短期负荷预测情景下的表现进行对比研究。研究结果表明:在未来24h预测情景下,随机森林、XGBoost模型的预测精度最高,二者的平均绝对误差(MAE)分别为0.84 W/m^(2)及1.00 W/m^(2)。在未来1h预测情景下,SVR模型的预测精度最高,其MAE为0.18 W/m^(2)。
关键词
集中供热
负荷预测
随机森林
极度梯度提升
BP神经网络
支持向量回归
长短期记忆神经网络
Keywords
district heating
load prediction
random forest
XGBoost
BP neural network
support vector regression
LSTM
分类号
TU9 [建筑科学]
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职称材料
题名
基于大数据分析的城市热网负荷综合预测研究
被引量:
2
2
作者
果泽泉
蒋雅玲
机构
京能东风〈十堰〉能源发展有限公司
出处
《能源工程》
2022年第6期80-85,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(52106008)。
文摘
随着智慧城市与行业改革的推进,城市供热需要新一轮技术革新。针对国家节能减排号召,实现信息化、高效化供热,需要建立智慧供热平台,以实时监测热网运行,并预测未来热网负荷。采用LSTM(长短期记忆神经网络)深度学习算法,对湖北某地级市气象、热网负荷等数据进行大数据分析,建立预测模型并进行一系列调参优化。利用Python计算机语言编写程序,实现对未来热网负荷预测,并按重要性对数据各项特征进行分析并排名。综上建立智慧供热平台界面,以显示实时数据以及预测数据。
关键词
智慧供热平台
热网负荷预测
长短期记忆神经网络
大数据
Keywords
smart heating platform
prediction of heat network load
long short-term memory
big data
分类号
TK323 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
面向电网调峰需求的燃煤机组快速启停控制技术及应用项目
3
作者
谭祥帅
高景辉
苏永健
黄从智
果泽泉
孔庆龙
何信林
孟颖琪
王会民
白世雄
李鹏竹
李显江
张晓超
郭云飞
李昭
无
机构
不详
出处
《中国科技成果》
2024年第10期51-52,共2页
文摘
随着新型电力系统的快速发展,不断增大的电网波动性要求常规燃煤机组不仅要提供足够深度的调峰容量,还应具有快速启停机的能力.目前,发电厂自启停控制系统(APS)功能在煤电机组已得到广泛应用,但仍存在以下3个方面的问题:一是常规APS技术未引入数据分析建模机器学习技术.
关键词
燃煤机组
新型电力
数据分析
机器学习技术
调峰容量
煤电机组
快速启停
自启停控制系统
分类号
TM6 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
集中供热热力站短期热负荷预测模型对比研究
果泽泉
何波
何强
周继平
蒋雅玲
张凡
陈超
郭放
鄢烈详
《区域供热》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于大数据分析的城市热网负荷综合预测研究
果泽泉
蒋雅玲
《能源工程》
2022
2
下载PDF
职称材料
3
面向电网调峰需求的燃煤机组快速启停控制技术及应用项目
谭祥帅
高景辉
苏永健
黄从智
果泽泉
孔庆龙
何信林
孟颖琪
王会民
白世雄
李鹏竹
李显江
张晓超
郭云飞
李昭
无
《中国科技成果》
2024
原文传递
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