申请/专利权人：山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;华科因诺(江苏)能源科技有限公司;华科因诺(青岛)能源科技有限公司

申请日：2024-02-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744895A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/2411;G06F18/27;G06N3/0442;G06N3/086

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请公开了一种热力负荷预测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：收集热力站的供热数据，并进行数据预处理；将预处理后的数据输入预先训练的热力负荷预测模型中进行预测；其中，所述热力负荷预测模型是基于粒子群优化算法分别对支持向量回归算法模型和长短时记忆网络模型优化进行训练的，通过粒子群优化算法更新粒子的速度和位置，使负荷预测的适应度值达到最低，获得更优的模型参数；输出热力负荷预测值。提出了粒子群优化‑支持向量回归‑长短时记忆网络复合模型，以降低预测误差，从而提高热负荷预测的准确性。这将有助于供热机组更有效地进行深度调峰辅助服务，满足实际需求。

主权项：1.一种热力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：收集热力站的供热数据，并进行数据预处理；步骤S2：将预处理后的数据输入预先训练的热力负荷预测模型中进行预测；其中，所述热力负荷预测模型是基于粒子群优化算法分别对支持向量回归算法模型和长短时记忆网络模型优化进行训练的，通过粒子群优化算法更新粒子的速度和位置，使负荷预测的适应度值达到最低，获得更优的模型参数；步骤S3：输出热力负荷预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;华科因诺(江苏)能源科技有限公司;华科因诺(青岛)能源科技有限公司 一种热力负荷预测方法、装置、设备及存储介质

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