摘要
本发明涉及集中供热技术领域,提供了一种基于EMD的LSTM热负荷预测方法及系统,该方法包括如下步骤:步骤1,基于PLC数据采集系统采集热负荷相关数据结合气象数据作为原始数据;步骤2,进行填补缺失数据、纵向处理和横向处理;步骤3,采用小波阈值方法进行去噪处理;步骤4,采用Min‑Max方法进行归一化;步骤5,将一次测流量数据EMD分解后的结果加入到原始数据中;步骤6,以扩展输入数据集和热负荷数据为输入,以均方误差MSE为目标函数、Adam算法优化模型参数训练LSTM;步骤7,输入预测时刻数据输出热负荷预测值。本方案提供了高效的工作方式,而且本方法具有低复杂性、轻的流程开销和高可扩展性,可适用于其他流量预测任务。
技术关键词
负荷预测方法
PLC数据采集
Adam算法
压力传感器模块
温度传感器模块
超声波热量表
PLC控制柜
LSTM神经网络模型
异常点
数据采集单元
小波阈值
电磁流量计
sigmoid函数
集中供热技术
三次样条插值
分线器
软阈值函数
参数