文献类型：期刊文章

作　　者：雍和忠[1] 章宁[2] 黄伟[3] 魏峥[1] 吴燕玲[3,4] 钟崴[3]

YONG Hezhong;ZHANG Ning;HUANG Wei;WEI Zheng;WU Yanling;ZHONG Wei(Yancheng Thermal Power Company Limited,Yancheng,224002,China;Polytechnic Institute,Zhejiang University,Hangzhou 310015,China;College of Energy Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;Changzhou Industrial Technology Research Institute,Zhejiang University,Changzhou 213022,China)

机构地区：[1]盐城热电有限责任公司,江苏盐城224002 [2]浙江大学工程师学院,杭州310015 [3]浙江大学能源工程学院,杭州310027 [4]浙江大学常州工业技术研究院,江苏常州213022

出　　处：《综合智慧能源》

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFE0126000)。

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：12

起止页码：36-42

语　　种：中文

收录情况：CAS、UPD、普通刊

摘　　要：热力站精准预测调控为降低供热系统供热能耗、提升用户热舒适性和降低污染物排放提供关键数据支撑。为了充分利用热力站历史运行状态、阀门未来设定开度、天气特征等关键数据对热力站二次供、回水温度进行精准调控,提出了一种基于极限梯度提升(XGBoost)的供热系统热力站调控预测方法。对上述数据进行预处理、特征构造、模型训练和预测生成热力站温度响应预测模型,结合二次网温度延迟时间进而确定阀门调控策略。提出的方法在24 h的预测温度和实际温度对比中,最大预测误差为0.47℃,验证了热力站温度响应模型的准确度和可靠性,可用于指导热力站的温度调控。

关 键 词：热力站 XGBoost  模型训练  阀门调控  预测精度  智慧供热  

分 类 号：TK11]