超短期换热站热负荷预测算法

本发明公开了一种超短期换热站热负荷预测算法，包括：建立换热站热负荷函数；收集换热站运行数据；对换热站运行数据进行预处理；将数据建立模型训练集数据，采用BP神经网络算法，将模型训练集数据代入超短期换热站热负荷预测模型；对训练集训练后的算法进行数据验证；计算数据变化率λ，根据数据变化率计算负荷指标预测值；计算超短期负荷预测值等步骤。本发明从热用户室温出发，计算换热站的热需求，明确了多变量与热需求之间的关系，同时降低了预测周期，可将预测数据用于系统调控，实现换热站精准供热，进而降低热源场站的能源消耗，提升运行效率。