【摘 要】
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集中供热对国民经济发展起着全局性的影响，它与人们日常的生产生活息息相关，而供热负荷预测是对集中供热系统进行最优控制调节的一个重要先决条件。因此，集中供热系统热负荷的精
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集中供热对国民经济发展起着全局性的影响，它与人们日常的生产生活息息相关，而供热负荷预测是对集中供热系统进行最优控制调节的一个重要先决条件。因此，集中供热系统热负荷的精确预测，对于集中供热系统的运行管理水平、提高供热质量、保护环境、节约能源等都具有十分重要的现实意义。
本文总结了集中供热负荷预测的特点和现状，采用人工神经网络进行热负荷的预测。为解决BP算法因网络初始值选取不当而陷入局部极小点的问题，采用了将BP算法和遗传算法相结合的混合算法对神经网络的权值进行学习训练。利用遗传算法大体上确定BP神经网络权值和阈值，利用BP算法对神经网络权值和阈值进行训练。
本文在深刻分析大庆宏伟热电厂集中供热系统热负荷特点的基础上，提出了以工作日，室外温度，大气压力，日照时间以及前三天的负荷温度为输入变量，负荷温度为输出变量的BP网络预测模型。对历史热负荷数据进行了预处理，用混合算法进行了热负荷预测模型的训练，并用测试集进行了测试。结果表明，混合算法比单纯遗传算法和BP算法具有更好的预测精度，泛化能力强。
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