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申请/专利权人：京能东风(十堰)能源发展有限公司
摘要：本发明涉及智能供热系统的热负荷预测领域，尤其涉及基于分站负荷和热网滞后模型的热负荷预测方法及系统，通过应用先进的时空深度学习技术和动态热网滞后模型，实现了高精度的热负荷预测，核心流程包括：收集和分析热力站运行数据、天气条件、社会经济指标和人口流动性数据；利用长短期记忆网络LSTM处理时间序列数据，图神经网络GNN分析空间关系，以及动态热网滞后模型模拟热能传输过程，本发明的实施显著提升了预测模型的准确性和适应性，有效应对环境变化和系统动态，支持热力站实现精细化管理和高效能源使用，通过实时数据反馈和模型迭代更新机制，保证了模型长期的预测精度和可靠性，为智能供热系统提供了一种优化的热负荷预测解决方案。
主权项：1.一种基于分站负荷和热网滞后模型的热负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集热力站的运行数据、天气数据、社会经济数据以及人口流动性数据，将各源数据融合为标记完整的综合数据集；对综合数据集预处理后，使用增强学习算法根据数据的实时反馈动态调整各数据源在综合数据集中的权重，生成权重调整数据集；从权重调整数据集中提取时间序列特征和空间特征，基于提取的时间序列特征数据和空间特征数据，构建结合长短期记忆网络和图神经网络的时空深度学习模型，并生成初步热负荷预测数据；根据实时的运行数据与初步热负荷预测数据之间的差异，动态调整热网滞后模型中的参数；使用动态更新后的热网滞后模型和时空深度学习模型对热负荷进行综合预测，生成综合热负荷预测数据，根据对预测结果的分析和评估，对时空深度学习模型和热网滞后模型进行优化；通过收集未来热力站的运行数据、天气数据、社会经济数据以及人口流动性数据为实际数据反馈，对模型进行持续的性能评估和参数调整，实现模型的迭代更新和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 京能东风(十堰)能源发展有限公司 基于分站负荷和热网滞后模型的热负荷预测方法及系统
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