基于自适应遗传人工神经网络的集中供热负荷预测与控制研究

供热负荷预测是对集中供热系统进行最优控制调节的一个重要先决条件。因此,对供热负荷提前进行精确预测,对于供热系统的运行管理、提高供热品质、节约能源、保护环境等都具有十分重要实际意义。 本文分析了集中供热负荷预测的特点和现状,在对神经网络、遗传算法理论和建模特点进行较为深入探讨的基础上,建立了自适应遗传人工神经网络供热负荷预测模型,预测结果表明,该预测模型具有很高的精度和可靠性。 在神经网络建模过程中,本文采用自适应遗传算法优化网络结构; 为克服标准BP算法收敛速度慢和局部极小点问题,设计了GA-BP融合算法对神经网络的权值进行学习训练。 本文利用神经网络理论和遗传优化算法,建立了集中供热系统的自适应动态控制方案,仿真结果表明该控制方案克服了传统控制方案的缺点,大大提高了供热品质,节约了能源。