【摘 要】
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为了节能降耗,我国已经将集中供热代替了分散式供热,但是由于集中供热缺乏相应的管理以及调节的技术措施,使得集中供热没有达到相应节能降耗的目的,还普遍存在着能源浪费的现象,也增加了供热成本。为此,给热用户提供热负荷的多少就显得非常重要了。根据天气预报获得具体数据,并通过负荷预测模型得到预测热量,实现对未来的热负荷预测结果进行超前控制及调度的作用。提前对热负荷进行预测,既能合理的指导供热又能提高供热品质
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为了节能降耗,我国已经将集中供热代替了分散式供热,但是由于集中供热缺乏相应的管理以及调节的技术措施,使得集中供热没有达到相应节能降耗的目的,还普遍存在着能源浪费的现象,也增加了供热成本。为此,给热用户提供热负荷的多少就显得非常重要了。根据天气预报获得具体数据,并通过负荷预测模型得到预测热量,实现对未来的热负荷预测结果进行超前控制及调度的作用。提前对热负荷进行预测,既能合理的指导供热又能提高供热品质,同时还能降低能耗以及供热成本。本文研究了一种简单、精度较高的供热负荷预测模型,并根据实际情况开发了供热系统的热负荷动态预测。本文在分析了集中供热基本结构、控制特点、换热站供热系统控制方法后,研究了供热负荷的影响因素,通过分析,将室外温度、风速、天气特征（多云、晴、雪）作为主要的热负荷影响因素,并在了解了现有的热负荷预测方法的基础上,提出了基于最小二乘法的预测方法,将室外温度、风速、天气特征（多云、晴、雪）作为自变量,热负荷作为因变量,自变量的历史数据与2018-2019供热量为待测样本作最小二乘法拟合,确定了自变量系数。将天气预报中风速、室外温度、天气特征（多云、晴、雪）作为输入参数,进行预测周期的供热量预测。最后,方便用户使用,应用King SCADA组态软件及PLC编程软件协调开发编程,实现了供热系统热负荷动态预测,设计了工艺流程、数据报表、热负荷曲线对比等功能的监控系统,并完成了现场应用测试。
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