基與AI熱網負荷預測與調控

基與AI負荷預測與調控,采用機理與數據混合驅動的技術路線。

• 機理分析

• 研究供熱原理，深入了解熱量傳遞、熱損失等供熱系統的工作機理;

• 分析建筑物熱特性，考慮建筑物結構、材料、保溫性能等因素對熱負荷的影響;

• 根據機理分析結果，構建初步的熱負荷預測機理模型。

• 數據驅動建模

• 從收集的數據中選取與熱負荷相關的關鍵特征;

• 根據數據特點和預測要求，選擇合適的數據驅動算法，如神經網絡、支持向量

  機、隨機森林等;

• 利用歷史數據對選定的算法進行訓練，調整模型參數，提高預測精度。