[发明专利]一种基于蒸汽负荷预测的源网协同预测性调度方法

权利要求书

1.一种基于蒸汽负荷预测的源网协同预测性调度方法，其特征在于，所述方法包括：

基于热用户负荷预测模型确定供热系统内所有热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷的总和，所述热用户负荷预测模型基于各个热用户的历史运行数据预先建立得到；

采集所述供热系统的运行参数以及所述供热系统所在环境的环境参数，利用所述运行参数和环境参数基于热网管损预测模型，确定所述供热系统在未来预定时长内的热网预测管损，所述热网管损预测模型基于所述供热系统的历史运行数据和历史环境数据预先建立得到；

按照未来预定时长内的蒸汽预测负荷提前调整所述供热系统中的热源机组的运行状态，使得利用最少的热源机组满足所述蒸汽预测负荷，所述蒸汽预测负荷为所有热用户预测负荷的总和与所述热网预测管损之和。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于热用户负荷预测模型确定供热系统内所有热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷的总和，包括：

对于每个规律热用户，基于所述规律热用户的第一预测模型确定所述规律热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷，规律热用户是用汽特性随着时间周期具有预定变化规律的热用户，每个规律热用户的第一预测模型基于所述规律热用户的历史运行数据建立得到，且反映所述规律热用户的蒸汽耗量随着时间周期的变化规律；

对于每个不规律热用户，获取所述不规律热用户在未来预定时长内的商品生产计划，利用所述商品生产计划基于所述不规律热用户的第二预测模型确定所述不规律热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷；不规律热用户是用汽特性随着时间周期不具有预定变化规律的热用户，每个不规律热用户的第二预测模型基于所述不规律热用户的历史运行数据建立得到，且反映所述不规律热用户的蒸汽耗量随着商品产量的变化规律；

将所有规律热用户的热用户预测负荷与所有不规律热用户的热用户预测负荷相加，得到所有热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷的总和。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，对于每个规律热用户：

从所述规律热用户的历史运行数据中构建M个时间上不相交的样本集，每个样本集包含所述规律热用户在历史预定时长内按预定的时间颗粒度划分的蒸汽耗量时间序列；

将每个样本集中蒸汽耗量时间序列作为输出、对应的时间序列作为输入，利用M个样本集基于RBF神经网络训练得到所述第一预测模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，对于每个不规律热用户：

从所述不规律热用户的历史运行数据中获取所述不规律热用户在生产每种商品时单位时间内的蒸汽耗量，单位时间按预定的时间颗粒度划分得到；

则确定所述不规律热用户的第二预测模型为H＝A·B，其中，为所述不规律热用户的商品生产计划，对于任意1≤r≤R和1≤n≤N，a_rn为所述不规律热用户计划在未来的第r单位时间内生产的第n种商品的产量，N为商品的种类总数；B＝(b₁,b₂,…,b_N)^T为所述不规律热用户在生产每种商品时单位时间内的蒸汽耗量，任意的b_n为所述不规律热用户在生产第n种商品时单位时间内的蒸汽耗量；H＝(h₁,h₂,…,h_R)^T为所述不规律热用户在未来预定时长内的热用户预测负荷，任意的h_r表示所述不规律热用户在未来的第r单位时间内的蒸汽耗量。