熱力站時間序列供熱負荷預報研究.pdf

1、能源短缺是目前全世界各個國家都要面對的首要問題,合理的利用能源提高能源使用效率是解決這一問題的關(guān)鍵。我國地處北半球,東北、西北和華北地區(qū)冬季采暖能耗十分巨大,約占我國能耗的27％,主要問題為采暖效率較低,其中單位面積的采暖能耗是西方發(fā)達國家的2-3倍。建筑采暖是國家實施節(jié)能減排的重要領(lǐng)域之一。本文提出的熱力站負荷預報研究就是進行供熱節(jié)能研究的體現(xiàn)。采暖節(jié)能的關(guān)鍵技術(shù)是進行負荷預報研究和實施系統(tǒng)優(yōu)化配置,熱力站負荷預報是實現(xiàn)熱力站優(yōu)質(zhì)供熱

2、和節(jié)能的保障。
　　本文是基于時間序列分析的各種方法供熱負荷數(shù)據(jù)進行預報研究。第一部分是對所選取的東北兩個地區(qū)的熱力站進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集,通過計算得出供熱負荷原始數(shù)據(jù),并對計算得出的負荷序列進行三個步驟的數(shù)據(jù)預處理:首先是對負荷序列中存在的空缺異常數(shù)據(jù)和非空缺異常數(shù)據(jù)根據(jù)異常數(shù)據(jù)處理方法進行處理。然后對經(jīng)過異常數(shù)據(jù)處理后的序列進行平穩(wěn)化識別。最后由于時間序列分析方法對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性的要求,需要對判定為非平穩(wěn)化的負荷序列根據(jù)其非平穩(wěn)的種

3、類采取差分的方法對序列進行平穩(wěn)化處理。將處理后的平穩(wěn)序列作為負荷預報研究的樣本序列。
　　針對供熱負荷序列進行時間序列的模型識別,選取時間序列中的AR模型作為供熱負荷預報的模型分別進行橫向預報和縱向預報。首先通過F準則確定AR模型的階次,再通過Yule-Walker法識別AR模型參數(shù)確定預報模型。為了提高負荷預報的精準度,需在橫向預報和縱向預報的基礎(chǔ)上進行以最小二乘法作為權(quán)值確定依據(jù)的負荷序列的交叉預報。
　　根據(jù)供熱負荷自

4、身存在的趨勢性和季節(jié)性,本文又采用通過了AIC(BIC)準則確定模型的階次,再應用極大似然法識別模型參數(shù)的乘積季節(jié)性ARIMA模型進行負荷序列的預報研究。由于乘積季節(jié)性ARIMA預報方法對對負荷序列中突變部分不敏感,預報精度相對于平穩(wěn)部分有所降低。為解決這一問題本文采用卡爾曼逆推方法對應用乘積季節(jié)性ARIMA方法進行供熱負荷預報的方法進行改進。
　　最后,分別對交叉預報方法和乘積季節(jié)性ARIMA預報方法進行實驗仿真,仿真以采集的樣