张 琦， 谢慕君， 贾其臣， 曹开发

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)



热负荷预测中最有影响力参数测定

张 琦， 谢慕君*， 贾其臣， 曹开发

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)

针对集中供热系统，采用自适应模糊神经推理系统分析热负荷的影响因素与系统热负荷之间的相关性和影响程度。分别分析了不同预测时间下的3组输入变量对集中供热系统热负荷预测的影响。仿真结果表明,应用ANFIS选取集中供热系统热负荷预测的输入变量对于简化预测是可行的。

ANFIS； 变量选取； 集中供热系统； 热负荷预测

0 引 言

集中供热系统是一个十分复杂的多变量控制系统，供热面积大，影响因素多，内部关联性强，滞后时间长，非线性严重[1]。集中供热的优点[2]是提高能源利用率，节约能源。集中供热系统一方面为我们提供了热能，但另一方面也对能源造成了极大消耗。在集中供热系统建设中，如果忽视了节能技术的应用，将会导致集中供热系统建设成本的提高，在运行过程中也将耗费更多的能源，这不但影响用户的切身利益，对企业的发展也非常不利。因此，注重节能技术和措施在集中供热系统中的应用是十分必要的[3]。

为了更加有效地使用一次能源，热负荷预测模型必须采用创新、智能的控制策略。热负荷预测模型的建立对集中供热系统的节能优化是非常重要的。如果建立的热负荷模型是可靠的，那么生产的热量将会和用户的真实需求相匹配。……