基于機器學習的供熱系統熱負荷多步遞歸預測
作者：薛普寧; 周志剛; 蔣毅; 陳昕; 方修睦; 劉京 哈爾濱工業大學建筑學院; 黑龍江哈爾濱150006; 哈爾濱工業大學; 寒地城鄉人居環境科學與技術工業和信息化部重點實驗室; 黑龍江哈爾濱150006; 黑龍江省計算中心; 黑龍江哈爾濱150026
摘要：為預測供熱系統的短期熱負荷動態概況,提出一種基于機器學習的熱負荷多步遞歸預測策略,該預測策略是對熱負荷單步預測模型的拓展。介紹熱負荷多步遞歸預測的流程,該流程可分為4個步驟:數據預處理、數據集劃分、模型訓練和模型評估。數據預處理細分為特征選擇、特征工程和特征變換。在模型訓練步驟中,介紹2種機器學習模型:支持向量回歸(SVR)和極限梯度提升(XGBoost)。分別利用這2種機器學習模型建立了熱負荷單步預測模型,根據建立的單步預測模型,采用提出的多步遞歸預測策略,可以實現對短期熱負荷的動態概況預測。選取某實際供熱系統的熱源首站的運行數據用于案例分析。結果表明:在預測精度和預測穩定性方面,基于XGBoost的熱負荷多步遞歸預測策略均優于基于SVR的熱負荷多步遞歸預測策略;二者在各時間步長上均未產生明顯的誤差累積;該熱負荷多步遞歸預測策略可以準確預測供熱系統短期熱負荷的動態概況。
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