基与AI热网负荷预测与调控

基与AI负荷预测与调控,采用机理与数据混合驱动的技术路线。

• 机理分析

• 研究供热原理，深入了解热量传递、热损失等供热系统的工作机理;

• 分析建筑物热特性，考虑建筑物结构、材料、保温性能等因素对热负荷的影响;

• 根据机理分析结果，构建初步的热负荷预测机理模型。

• 数据驱动建模

• 从收集的数据中选取与热负荷相关的关键特征;

• 根据数据特点和预测要求，选择合适的数据驱动算法，如神经网络、支持向量

  机、随机森林等;

• 利用历史数据对选定的算法进行训练，调整模型参数，提高预测精度。