熱負荷預測方法研究綜述

景勝藍 王 飛 雷勇剛

太原理工大學環境科學與工程學院

熱負荷預測方法研究綜述

景勝藍 王 飛 雷勇剛

太原理工大學環境科學與工程學院

供熱負荷預測是北方地區集中供暖工作重要的一部分，是實現建筑節能的重要保證。本文對供熱負荷預測方法進行了綜述，通過總結提出了未來供熱負荷的發展方向。

供熱 負荷預測 模型

0 引言

隨著我國現代化進程的加快，我國集中供熱面積在2013年超過了57億m2[1]。與發達國家相比我國城鎮建筑單位面積供暖能耗是同緯度國家的2～3倍，供熱節能是我國建筑節能工作中潛力最大的途徑[2]。要實現供熱節能和提高供熱的高質量，必須發展供熱系統調控和分戶熱計量技術，熱源處必須能很好地跟蹤預測用戶的熱負荷的變化[3～4]。因此，熱負荷預測成為供熱系統設計、調控，實現建筑節能關鍵基礎環節[5～7]。

1 供熱負荷預測的基本理論

預測概念是一個廣泛應用的概念[8～9]。供熱負荷預測是一個對供熱負荷過去的信息收集，運用定性和定量的科學分析方法，揭示出其中的客觀規律，構建模型對未來發展的趨勢做出預測的過程。供熱負荷預測按照預測期限長短，可分為短期、中期、長期[7～8]。短期負荷預測是預測未來0～24h之內供熱系統負荷的變化，主要用于熱源的供熱量與熱用戶需熱量相匹配；中期負荷預測的周期為3～7天，目的為供熱系統制定生產、維修、運輸及人員財務計劃提供依據；長期負荷預測一般指年度負荷預測，主要為供熱系統的優化及供熱規劃提供依據[7]。不同期限的預測方法有所區別，見表1[10]。

表1 不同期限預測問題的對比

2 熱負荷預測方法

供熱負荷研究當中著重研究中短期預測，包括時間序列預測法、神經網絡預測法、灰色系統預測法等多種方法。

2.1 時間序列預測法

時間序列預測法是計量經濟學的一個分支，熱負荷數據通常按照一定時間間隔進行記錄[11]，因此，時間序列預測法在熱負荷預測方面得到了廣泛運用。Yoshid等構建了ARMA供熱、空調負荷預測模型[12]。Popescu等應用時間序列分析方法對熱負荷以及生活用熱水的需求量進行了模擬分析，取得了良好效果[13]。Chramcov等建立了基于時間序列方法的集中供熱系統日需熱量模型，并且加入了室外空氣溫度的影響[14]。Grosswindhagera等介紹了利用季節性ARIMA模型對區域供熱網絡熱負荷進行在線短期預測的方法[15]。

我國研究者也開展了長期和廣泛的研究。葛曉霞等采用乘積積分滑動平均方法（ARIMA）建立了熱電廠供熱負荷預測模型[16]。周恩澤等采用時間序列分析方法建立了供熱負荷預測模型[17]。朱學莉等采用ARMA模型描述、參數估計和最優預報三個部分得到預報值，以此作為預測控制的設定值[18]。劉潤峰提出了采用時間序列分析法對熱負荷進行預測的原則，并給出了3種數學模型及計算方法[19]。陳烈通過現場測取的熱力站負荷預報樣本序列，建立了基于時間序列的AR預測模型[20]。張永明等采用非線性分析方法對供熱負荷時間序列混沌特性進行識別，提出了一種基于Volterra自適應濾波器的供熱負荷預報方法[21]。鄧盛川等提出一種基于乘積季節ARIMA模型的供熱負荷預報方法[22]。

2.2 神經網絡預測（ANN，Artificial Neural Networks）

20世紀90年代，研究者已經將神經網絡預測方法引入到負荷預測領域[23，24]，國外的Kawashima等使用ANN建立了熱負荷預測模型[25。]Olofsson等采用ANN模型對瑞典獨棟家庭建筑需熱量進行了預測[26]。Kalogirou利用ANN模型對希臘采用太陽能采暖系統的長期特性進行了預測[27]。Chou和Bui采用ANN進行建筑熱負荷預測[28]。Yang等利用神經網絡預測建筑熱負荷以確定供暖系統的最佳啟動時間[29]。Kalogirou等利用BP神經網絡用于預測建筑熱負荷，并利用225棟建筑的數據進行訓練[30]。Ekici和Aksoy建立了輸入變量為建筑朝向、建筑保溫層厚度和透射率參數的BP神經網絡用于建筑熱負荷預測[31]。Olofsson等利用BP神經網絡對瑞典獨立家庭的年熱負荷需求進行了預測[32]。Olofsson和Andersson建立了利用短期（2～5周）數據對長期熱負荷預測的神經網絡模型[33]。Kreider等利用輸入變量為逐時建筑能耗數據的BP神經網絡預測建筑熱負荷[34]。Yan和Yao對不同氣候區建筑熱負荷數據采用神經網絡模型進行了預測分析[35]。

我國研究者對人工神經網絡應用于熱負荷預測進行了理論和實踐研究工作。杜進榮等對供熱負荷預測神經網絡的輸入變量和輸出變量的選取、預測時間步長、隱含層單元數等如何確定進行了闡述[36]。康勝文對逐步回歸分析和人工神經網絡在對建筑熱負荷預測的效果進行了對比研究[37]。此外，應用方面的工作包括以下幾個方面：

1）BP神經網絡

BP神經網絡在熱電廠和鍋爐房等熱源的供熱負荷預測方面得到了廣泛應用。李勇在BP網絡的輸入層與輸出層引入直接連接權，構建了合成BP網絡用于進行熱電廠熱負荷預測[38]。常冰等利用BP神經網絡建立了熱電廠鍋爐負荷預測模型[39，40]。曹雙華等通過對工業鍋爐房蒸汽負荷數據進行分析構建了基于兩個BP網絡的級聯神經網絡預測供熱鍋爐房次日小時熱負荷[41]。張晉文等利用BP網絡建立了蓄熱式電鍋爐供熱系統的短期負荷模型[42]。彭嵐等采用24個單輸出的BP網絡來分別預測工業鍋爐房每天24h負荷值[43]。

BP神經網絡在供熱系統熱負荷預測也有廣泛研究。郝有志等利用BP神經網絡算法建立了小區供熱計量系統短期熱負荷預測模型[44]。姜永成等在城市熱網供熱負荷實時預報中建立2個神經網絡模型，一個用于誤差檢測與實時訓練，另一個用于實時滾動預報[45]。熊鈞等建立起可用于熱網供暖預報的外時延反饋型BP網絡模型用于熱網的動態預測[46]。王錫琴等提出了采用神經網絡來模擬計算地鐵車站熱負荷[47]。李莎等應用了神經網絡的控制方法，在小型水源熱泵系統試驗數據的基礎上建立了仿真模型[48]。李祥立等以大連市某超低能耗建筑實測的逐時熱負荷數據建立了BP網絡地板輻射供暖系統短期熱負荷預測模型[49]。張莉利用用戶負荷系數建立了計量供熱系統運行調節公式用于訓練BP神經網絡[50]。

2）RBF神經網絡

由于BP網絡的局部極小、隱節點數目的選擇和過擬合等問題，徑向基函數（RBF）神經網絡也廣泛應用于非線性時間序列預測。張傳斌等利用RBF神經網絡建立了熱電廠負荷預測模型[51]。李琦等利用K-均值聚類算法確定RBF神經網絡的隱含層中心，再利用遞歸正交最小二乘法更新網絡連接的權系數，訓練RBF神經網絡模型對熱網系統短期熱負荷進行預測[52]。張亞忠等針對供熱系統熱負荷預測提出了并行最小化RBF神經網絡算法，同時修正了RPCL方法系統振蕩問題[53]。

3）改進型神經網絡算法

針對BP神經網絡、RBF神經網絡的缺點，研究者對原有算法進行了不斷改進。王東亞等針對BP算法收斂速度慢，存在局部極小的可能，采用遺傳算法優化了權系值的計算方法，并應用于某市供熱負荷預測[54]。張經博等利用改進的遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和網絡結構進行優化，并且在遺傳進化過程中采取保留最佳個體的方法，對供暖系統熱負荷進行短期預測[55]。張頂學等提出了基于變長度染色體遺傳算法的RBF神經網絡，并用此方法建立熱電廠熱負荷預測模型[56]。

林雨舒等為了減少預測模型的輸入量，利用粗糙集理論建立了粗糙廣義回歸神經網絡模型用于集中供熱負荷預測[57]。劉劍等建立了基于標準粒子群算法和改進粒子群算法的BP神經網絡熱力站供熱負荷預測模型[58]。朱棟華等用小波包變換對熱負荷序列進行分解，再結合Elman神經網絡分別對各序列建立模型，進行單步預測，最后重構各序列建立了適用于短期供熱負荷預測的模型[59。]崔高健等建立了基于Elman型神經網絡的以小時為單位的集中供熱負荷預測模型[60]。王美萍等對影響熱流量的各因素應用數理統計的方法進行分析，然后采用模糊耦合神經網絡算法對供熱系統建立了預測模型[61]。

2.3 灰色系統預測

針對信息不完全、各因素之間的映射關系不確定的系統，研究者提出了灰色系統預測方法[8]。熱負荷預測問題也具有灰色系統特征，針對此特點，胡文斌等提出了一套負荷預測方法—改進灰色拓撲預測方法，對某熱電廠短期負荷的未來值進行了全波形預測[62]。胡文斌等根據城市供熱負荷的變化特點，基于灰色系統方法分別提出了預測模型[63]。王渡和鄭莆燕根據區域供熱負荷長期變化的趨勢和周期變化的特點，在一般灰色模型基礎上建立殘差序列，用周期均值疊加法將該序列分離為若干個周期波，對其線性疊加后將周期波進行外延進行熱負荷中期預測[64]。Nielsen在供熱量和室外氣象參數之間建立了灰色系統預測模型[65]。

2.4 其他方法

黎展求等對熱負荷數據進行預處理，運用小波包變換對負荷序列進行分解，對各子序列分別建立支持向量回歸預測模型，最后通過序列重構得出了預測結果[66]。李琦和李梅根據天氣預測得出室外溫度，得到熱負荷預測變化曲線，采用粒子群（PSO）算法求解進行優化，獲得指定時間段在滿足用戶供熱需求情況下供熱量的最小值[67]。高丙坤等將組合預測和粒子群算法結合建立了一種組合形式的供熱負荷預測模型，解決了組合預測中權重難以確定的問題，改善了供熱負荷預測模型的擬合能力[68]。Zhao等利用支持向量機建立了對建筑群熱負荷預測模型[69]。Zhang和Qi利用支持向量機和馬爾可夫殘差修正模型構建了建筑逐時熱負荷預測方法[70]。Yun等采用有源自回歸模型（ARX）預測建筑物逐時熱負荷[71]Ma等利用高斯混合模型（GMM）聚類算法對不同建筑用能模式對熱負荷預測準確性影響進行了定量研究[72]。

3 總結

綜上所述，目前熱負荷預測方法發展非常快而且采用的理論也非常豐富。供暖系統涉及的因素非常多，例如建筑物和系統熱慣性、氣象變化、人員行為等因素[73～75]，使得供暖系統具有非線性、大滯后、大慣性、時變性和不確定性等特點，通過物理模型、線性模型建立供暖熱負荷預測的數學模型是極其困難的。因此，現有的每種類型的方法在預測熱負荷時既有其優點也有其缺點（表2）。

表2 熱負荷預測常用方法對比表

歸納起來，目前大多數預測方法都是建立在對歷史統計數據分析的基礎上，通過不同的方法建立影響因素與熱負荷之間的預測模型，而對于影響熱負荷的各項因素、對熱負荷的影響過程和特點及其交互作用缺少定量描述，基本處于黑箱或者灰箱狀態。為了更準確地對熱負荷進行預測，筆者認為還需要從以下方面進行深入研究：

1）注意對供熱負荷原始數據的收集和整理。熱負荷的原始數據的準確性對于熱負荷模型的建立和預測精度有重要的影響，因此，要及時收集整理。可以通過物聯網技術的應用對用戶末端和熱源的數據逐步實現實時采集并且對異常數據進行甄別和剔除。

2）熱負荷影響因素的研究。影響熱負荷的因素眾多，熱負荷預測模型的參數識別不僅需要對原始數據本身的特點進行研究，還需要結合影響負荷數據因素如氣象參數、用戶的用能模式等規律和特點進行分析，逐步解析黑箱結構。

3）組合預測方法的研究。單一的預測方法有其優點但是無法避免某一方面的不足和缺陷，預測精度會受到適用條件的影響。而組合預測模型比單個預測模型具有更高的預測精度，能提高預測的穩定性。

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Review on Heating Load Prediction Method

JING Sheng-lan,WANG Fei,LEI Yong-gang
College of Environment Science and Engineering,Taiyuan University of Technology

The prediction of heating load is a key part for district heating system,and an important guarantee for building energy efficiency.This paper reviews recently method for prediction of heating load of district heating system，Based on the analysis of previous work,further prospects are proposed.

heating,load prediction,models

1003-0344（2015）04-031-5

2014-3-23

景勝藍（1982～），男，博士，講師；山西省太原市迎澤西大街79號太原理工大學環境科學與工程學院（030024）；E-mail:shenglanjing@163.com

國家自然科學基金資助項目（No:51106103）；太原理工大學校基金團隊項目（No:2013T052）；太原理工大學引進人才啟動基金（No:tyut-rc201375a）