基于云平台的供热端负荷预测系统研究与设计

作     者：白朋飞 

作者单位：吉林化工学院 

学位级别：硕士

导师姓名：陈东升

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081404[工学-供热、供燃气、通风及空调工程] 0814[工学-土木工程] 

主      题：负荷预测 云平台 物联网 

摘      要：在当前日益严峻的能源危机和环保要求下,我国的供热行业正面临着严峻的转型压力。集中供热作为一种高效、节能的供暖方式,比传统的分散供暖模式在能源利用率上有极大的提高,得到了国家的大力推广。然而,供热行业快速发展的同时也带来了运营效率和成本控制的问题。供热企业的大量资金被用于员工管理和日常运营之中,不仅增加了企业的负担,也影响了响应市场变化的灵活性。为了解决这一问题,利用现代信息技术提高供热企业的运营效率和自动化水平,成为行业发展的必然趋势。 针对上述问题,本文提出了一种基于云平台的供热负荷预测系统。该系统基于云计算和大数据技术,采用B/S架构,利用物联网技术与Web平台技术,实现自动采集和存储来自各个热源站和供热网络的实时数据,包括温度、流量、压力等多种传感器数据,达到实时监测供热系统的运行状态和环境变化,及时警示企业做出调整,从而提高供热的准确性和实时性的目的。 同时,本文设计了一种基于Self-Attention-LSTM的神经网络预测模型,通过对历史数据的分析和学习,预测未来的供热需求。与支持向量机、随机森林等传统机器学习方法相比,所提模型在预测准确性与性能方面明显更优,为该系统在供热端负荷预测带来了更高的效率与可行性。为供热系统的智能化运营提供了重要支持和指导,帮助企业优化热源调度和能源管理,减少能源浪费,降低燃料消耗。 另外,系统还支持高度的数据可视化和报表自动生成功能,使得管理人员可以直观地掌握运行状况和业务趋势,快速做出决策。并且,报表导出功能支持定制化设置,可以实现不同企业根据实际需要生成相应的分析报告。在一定程度上降低了专业数据分析人员对经验的依赖,提高了数据分析的准确性和高效性。该系统有望在促进供热行业的智能化发展、提升能源利用效率方面发挥积极作用。