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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展以及我國經(jīng)濟(jì)和社會體制的不斷完善,我國的供熱方式有了很大的改善。供熱收費(fèi)方式也正由傳統(tǒng)的按供熱面積收費(fèi)的方式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛跓o線遠(yuǎn)傳系統(tǒng)的按供熱量收費(fèi)的方式,如何更好地實現(xiàn)對熱量數(shù)據(jù)的采集和管理、對供熱的預(yù)測以及對供熱的合理化控制,成為供熱部門越來越關(guān)注的問題。由于集中供熱管網(wǎng)系統(tǒng)的龐大性以及復(fù)雜性,提高集中供熱管網(wǎng)熱負(fù)荷預(yù)測值的精確度,在環(huán)保和節(jié)能等方面都具有非常重要的意義。因此,完成對供熱負(fù)荷的預(yù)測控制已經(jīng)成為當(dāng)前供熱行
2、業(yè)的一個研究熱點(diǎn)。
本文通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,比較了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),進(jìn)而詳細(xì)分析了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸網(wǎng)絡(luò)。最終選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行供熱負(fù)荷預(yù)測。
本文分析并總結(jié)了供熱管網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)以及影響供熱負(fù)荷的因素,選取了日期、室外溫度、供水溫度、回水溫度、供水壓力、前一天同一時刻的供熱負(fù)荷作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,選取供熱負(fù)荷作為輸出量,利用選取的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工具來完成供熱負(fù)
3、荷的預(yù)測目的,即將選取的輸入量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,進(jìn)行編程,調(diào)節(jié)權(quán)值,以便得到預(yù)測效果較完美的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對權(quán)值的調(diào)整方式進(jìn)行了選取,對比了各種學(xué)習(xí)函數(shù)的性能圖,最終選取L-M算法來對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。
在選取了輸入量以及輸出量之后,利用 MATLABr2012a進(jìn)行預(yù)測仿真,得出預(yù)測與期望的誤差圖,通過調(diào)節(jié)輸入量、權(quán)值等參數(shù)使得負(fù)荷預(yù)測的效果更精確,最終選定的輸入量以及學(xué)習(xí)函數(shù)等參數(shù)使得負(fù)荷預(yù)測的相對誤差在允許范圍內(nèi)。<
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