摘要
本发明涉及数据处理技术领域,且公开了基于预测模型的热网供热系统控制方法,包括S1、采集热网供热系统的历史运行数据和实时运行数据,S2、对所述历史运行数据和实时运行数据进行预处理,生成标准化供热数据集;通过构建基于历史数据和实时数据的预测模型,能够动态预测未来时段的热负荷需求变化,解决传统控制方法因依赖静态模型而导致的调节滞后问题,提升供热系统对极端天气和用户需求突变的响应能力,保证供热质量的稳定性和可靠性,通过实时分析管网各节点的热量传输特性和延迟效应,减少调控指令与实际供热效果之间的时间滞后性,避免系统因调节不及时而出现的供热不足和能源浪费现象,提高供热系统的运行效率和能源利用率。
技术关键词
系统控制方法
热网供热系统
历史运行数据
日志数据包
报告
参数
网络采集系统
机器学习算法
需求反馈数据
迭代控制算法
执行器
水泵运行效率
预警机制
增量学习算法
控制阀门开度
特征选择算法
训练预测模型
实时监测设备
系统为您推荐了相关专利信息
监控方法
设备通信状态
马尔科夫链模型
设备通信数据
转移概率矩阵
电解槽
规划调度方法
电力需求预测
深度Q网络
功率
故障预测模型
设备故障预测方法
成像算法
待测设备
序列
分布式光伏智能
光伏电站
动态监测系统
电网拓扑结构
配电站