摘要
我国城市建筑供热能耗大、效率低;同时,我国热用户室温调节以热力站集中调控为主,且集中供热系统由于建筑热惰性、管网延时、复杂的内外干扰等因素的影响,难以实现热负荷的精准预测,给精确控制造成困难。本文以大连市某换热站为研究对象,选择供暖季该换热站采集的实际运行数据,针对提高模型预测精度展开研究。基于长短期记忆网络(LSTM)构建换热站热负荷预测模型,结果表明,LSTM模型的平均绝对百分比误差(MAPE)在0%~5%之间、拟合优度(R2)大于0.8,这说明LSTM模型能够做出准确的预测。利用灰狼优化算法(GWO)优化LSTM模型,结果表明,GWO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)小于0.5,MAPE小于5%,R2大于0.9,优化效果显著,为换热站系统的后续调控提供有力的参考依据。
出处
《天津化工》
2026年第1期92-94,共3页
Tianjin Chemical Industry
