【摘 要】
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为预测供热系统的短期热负荷动态概况,提出一种基于机器学习的热负荷多步递归预测策略,该预测策略是对热负荷单步预测模型的拓展。介绍热负荷多步递归预测的流程,该流程可分
【机 构】
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哈尔滨工业大学建筑学院,哈尔滨工业大学,黑龙江省计算中心
【基金项目】
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国家重点研发计划“村镇电热直接转换供暖及蓄热技术研究”(2018YFD1100703);黑龙江省自然科学基金重点项目“严寒地区智能集中供热系统的理论与关键技术研究”(ZD2016010)
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为预测供热系统的短期热负荷动态概况,提出一种基于机器学习的热负荷多步递归预测策略,该预测策略是对热负荷单步预测模型的拓展。介绍热负荷多步递归预测的流程,该流程可分为4个步骤:数据预处理、数据集划分、模型训练和模型评估。数据预处理细分为特征选择、特征工程和特征变换。在模型训练步骤中,介绍2种机器学习模型:支持向量回归(SVR)和极限梯度提升(XGBoost)。分别利用这2种机器学习模型建立了热负荷单步预测模型,根据建立的单步预测模型,采用提出的多步递归预测策略,可以实现对短期热负荷的动态概况预测。选取某实际
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