一种基于大数据分析学习的持续优化供热负荷预测方法及系统

本发明涉及供暖热负荷运行调节领域，提供了一种基于大数据分析学习的持续优化供热负荷预测方法及系统，包括：步骤S1：在实时库服务模块上配置数据接口以接收实时和历史运行数据，运行数据包括气象信息数据、换热站热负荷以及室温合格率；步骤S2：通过供热平台服务模块上集成的数据处理模块对收集到的运行数据进行预处理，并通过关系模块中存储的分析算法对预处理后的运行数据进行分析确定下一控制周期的预测热负荷值。通过结合供热平台，利用大数据分析技术学习和分析历史热网运行数据，并进行适当的修正调整，有效预测供热系统的热负荷，与实际操作紧密结合，显著提高预测准确性，简化操作流程并优化能源使用，提高了操作效率和系统响应速度。