热能动力工程

北大核心,CA,JST,CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:23-1176/TK

国际刊号:1001-2060

热能动力工程杂志2025年第8期:基于特征选择与优化混合神经网络的长距离供热负荷预测

发布日期:

作者:张语珊,曾德良

单位:华北电力大学 控制与计算机工程学院,,华北电力大学 控制与计算机工程学院,

关键词:长距离供热负荷预测;TCN-BiGRU-Attention混合神经网络;改进CPO优化算法;超参数寻优

基金:国家自然科学基金(编号:52206009)Fund-supported Project: National Natural Science Foundation of China (No. 52206009)

针对长距离集中供热系统存在时滞与时变特性所导致的供热负荷预测不精准、无法及时满足供热需求及能源浪费等问题,提出一种基于特征选择与优化混合神经网络的长距离供热负荷预测方案。首先,综合考虑气候因素与一次侧循环网各参数对热负荷的影响,通过Spearman相关系数法选择输入模型的特征变量种类,并针对长距离供热延迟性问题挖掘气象数据的最佳输入时间序列长度;其次,为消除单一神经网络预测的局限性,融合时间卷积网络(TCN)与双向门控循环单元(BiGRU)对输入数据进行多尺度时序特征提取,叠加注意力机制对关键特征动态加权,建立优势互补的TCN-BiGRU-Attention神经网络模型;最后,利用莱维飞行策略改进的冠豪猪优化算法(Improved Crested Porcupine Optimizer, ICPO)对神经网络超参数寻优取值,解决由于人为设置参数不当而降低预测结果精度的问题。以海拉尔某电厂2023年采暖季期间运行历史数据进行模型训练及测试,结果表明:所提出的优化后的预测网络模型与其他网络模型相比在热负荷预测结果上具有显著优越性。

来源:2025年第8期

《热能动力工程》期刊编辑部

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