【摘 要】
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区域供热作为一种热量分配系统,主要用于向公共建筑和居民住宅提供热量。低温区域供热系统可以提高能源利用效率,更好地和可再生能源相结合。本论文以天津市西青区一所区域供热系统为研究对象,使用数据驱动方法对供热系统从管网回水温度预测和供水温度优化控制两方面进行了研究。为了实现对回水温度的精准预测,提出了一种基于梯度提升机的回水温度预测框架,比较了支持向量机、多层感知机、随机森林和梯度提升机算法在温度预测任
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区域供热作为一种热量分配系统,主要用于向公共建筑和居民住宅提供热量。低温区域供热系统可以提高能源利用效率,更好地和可再生能源相结合。本论文以天津市西青区一所区域供热系统为研究对象,使用数据驱动方法对供热系统从管网回水温度预测和供水温度优化控制两方面进行了研究。为了实现对回水温度的精准预测,提出了一种基于梯度提升机的回水温度预测框架,比较了支持向量机、多层感知机、随机森林和梯度提升机算法在温度预测任务上的表现,实验结果表明梯度提升机算法具有更好的性能。为了对供热系统实现更好的控制,提出了两种供水温度优化方法。(1)一种基于供回水温度差的优化方法:在室外温度的正常范围内,利用供回水温度差与室外温度的关系来降低供水温度,使用回水温度预测模型验证优化方法的可行性,在安全供热的前提下将平均每小时供水温度降低了4.06℃,提高了系统稳定性和能源利用率。(2)一种基于层次聚类和K均值聚类的温度优化方法:利用层次聚合聚类的结果对K均值聚类进行初始化,根据K均值聚类的结果降低供水温度,实验结果显示最多可以将供水温度降低3.97℃,提高了供热系统的能源利用效率。
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