基于神经网络集中供热二次回水温度预测研究

摘要：

研究供热质量优化控制问题,针对集中供热二次网回水温度控制系统的实时性要求及供热系统时变性、非线性和时滞性的特点,为了准确获取回水温度控制系统的设定值,分别采用LM、Elman和RBF三种神经网络算法进行回水温度预测研究.选取一次网供水温度、一次网供水流量、室外温度、二次网供水温度、二次网供水流量作为预测模型的输入,二次网回水温度作为输出,分别构建了LM、Elman和RBF三种预测模型,仿真结果表明,三种预测模型均能实现回水温度的预测,RBF预测模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度,可以更好地满足回水温度预测的实时性要求.

关键词：神经网络、集中供热、回水温度、预测

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：吉林省科技支撑重大项目20126040;吉林省自然科学基金201115151

在线出版日期：2014-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：351-354