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申请/专利权人：国惠环保新能源有限公司;浙江大学

摘要：本发明提供了一种基于局部气象预测的精准供热负荷预测方法及系统，方法包括在城市增加局部区域气象站；获取城市整体气象数据和局部区域气象数据；根据数据清洗算法进行数据处理，形成数据训练样本集；采用机器学习方法，构建局部区域气象数据与城市整体气象数据之间的关联关系；实现局部区域室外温度在线预测与局部区域供热系统负荷预测。系统包括传统气象站、网络通信模块、气象数据存储模块、气象数据处理模块、气象数据分析模块以及显示模块。本发明的方法和系统可以实现局部区域气象数据的在线预测，能有效减小供热企业使用统一城市整体气象预报数据进行热负荷预测而造成的偏差，为未来供热企业实现精细化生产与调控提供了技术支持。

主权项：1.一种基于局部气象预测的供热负荷预测方法，其特征在于，包括:S1：在城市增加局部区域气象站；S2：获取城市整体气象数据和局部区域气象数据；S3：根据数据清洗算法进行数据处理，形成数据训练样本集；S4：采用机器学习方法，构建局部区域气象数据与城市整体气象数据之间的关联关系；具体为：采用径向基神经网络，建立局部区域气象历史数据、城市整体气象历史数据、城市整体气象预报数据与局部区域气象预报数据间的联系；局部区域气象历史数据为：Ua＝[ta1,ta2,…,tai,ha1,ha2,…,hai,wpa1,wpa2,…,wpai,la1,la2,…,lai,]T，i＝1,2,…,I，城市整体气象历史数据为：Ub＝[tb1,tb2,…,tbi,hb1,hb2,…,hbi,wpb1,wpb2,…,wpbi,lb1,lb2,…,lbi]T，i＝1,2,…,I，城市整体气象预报数据为：Uc＝[tc1,tc2,…,tcn,hc1,hc2,…,hcn,wpc1,wpc2,…,wpcn,lc1,lc2,…,lcn]T，n＝1,2,…,N，局部区域气象预报数据为：Uf＝[tf1,tf2,…,tfn]T,n＝1,2,…,N；其中，t为温度，h为湿度，wp为风力，l为光照；RBF神经网络的训练样本对为{X,F}，其中，X＝[Ua,Ub,Uc]T为训练样本的输入值，F为训练样本的期望输出值，F＝[ta1,ta2,…,tan]T,n＝1,2,…,N；Ua为[T1,T2]时间段内的局部区域的气象站历史数据，Ub为[T1,T2]时间段内城市整体气象历史数据，Uc为[T3,T4]时间段的城市整体气象预报数据，F为[T3,T4]时间段内局部区域历史气象数据；其中，时刻T1T2T3T4，且均为历史时刻；设样本数据滚动更新的时间间隔为ΔT，即在T1+ΔT时刻，对样本输入的时间段进行滚动操作，更新为[T1+Δt,T2+Δt]与[T3+Δt,T4+Δt]；实际的输出值为Uf： 其中，基函数为第m个隐单元的输出值，tm＝[t1,t2,…,tM]，m＝1,2,…,M，wm为第m个隐单元与输出单元之间的权值；通过调节径向基扩展速度SPREAD值使输出的网络误差达到收敛条件；所述收敛条件为：|Uf-F|＜ε其中，Uf为样本实际输出值，F为样本期望输出值，ε为收敛精度；S5：实现局部区域室外温度在线预测与局部区域供热系统负荷预测，具体为：在建立好局部区域气象历史数据、城市整体气象历史数据、城市整体气象预报数据与局部区域气象预报数据间的网络后，根据网络获取的城市整体气象预报数据，实现对未来局部区域气象预报数据的在线预测，将该局部区域气象预报数据传递给热力企业调度中心，调度中心基于局部区域室外温度数据进行局部区域供热负荷预测。

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