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申请/专利权人：国能哈尔滨热电有限公司
摘要：本申请的基于机器学习的供热温度个性化预测与控制方法及系统，涉及机器学习技术领域，通过收集节点数据和管段的几何结构数据，收集管道内壁温度、水的运行参数和气温数据，利用节点数据、几何结构数据、管道内壁温度、水的运行参数和气温数据建立热传递方程，并集成得到整个供热管网的有限元方程组，求解得到节点温度，利用节点温度和人体适宜温度计算一次网最优供热温度为住户进行供热，训练理想温度预测模型，利用理想温度预测模型预测住户的理想温度和供热需求等级，在温控器输入理想温度和供热需求等级，调节阀门开合度将实时供热温度调节为理想温度，通过智能化调节满足了气温变化和不同住户的个性化供热需求。
主权项：1.基于机器学习的供热温度个性化预测与控制方法，其特征在于，包括：收集并绘制供热管网的拓扑结构模型，将供热管网划分成N个节点和M个管段，收集每个节点数据和管段的几何结构数据，收集供热时供热管网的管道内壁温度、水的运行参数和气温数据；利用节点数据、管段的几何结构数据，以及供热时供热管网的管道内壁温度、水的运行参数和气温数据建立每个管段的热传递方程，将每个管段的热传递方程进行集成，得到整个供热管网的有限元方程组；利用数值方法对有限元方程组进行求解，得到每个节点的节点温度，利用节点温度和人体适宜温度，计算出一次网最优供热温度；基于一次网最优供热温度为住户进行供热，收集住户反馈数据，利用住户反馈数据、实时气温数据和一次网最优供热温度训练得到理想温度预测模型；利用理想温度预测模型预测住户的理想温度和供热需求等级，住户通过在温控器输入理想温度和供热需求等级，调节阀门开合度将实时供热温度调节为理想温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能哈尔滨热电有限公司 基于机器学习的供热温度个性化预测与控制方法及系统
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