[摘 要] 通过影响热力站耗热量的主要因素分析，建立了基于历史数据的耗热量预测模型；依据模型利用MATLAB软件对未来1天、3天和7天的耗热量进行回归预测，结果表明建筑耗热量具有时间遗传特性，耗热量不仅与室外温度有关还与前7-10天内的历史耗热量具有很强的相关性。耗热量的时间遗传期分成三个阶段，不同热工性能的建筑其热力站耗热量的时间遗传特性不同，越是新建建筑其时间遗传期m值越大。采用预测模型对未来1天耗热量进行预测精度在5%以内，为热力站耗热量预测提供了有价值的理论参考。
[关键词] 数据回归；耗热量；MATLAB；时间遗传期
0 引 言
众所周知气象因素对集中供热系统耗热量的影响比较大，其中，室外温度对集中供热系统耗热量的影响最大[1]。1984年，Werner[2]通过测试研究表明热负荷的60%受室外温度的影响，自然风的影响使热负荷增加1%~4%，太阳辐射得热使热负荷减少1%~5%。2006年，Nielsen[3]等人用灰盒法得出耗热量与室外温度、风速、太阳辐射量等变量的关系框架。2008年，Krzysztof[4]等人研究太阳辐射和风速对室外温度的修正，分析得出太阳辐射的影响比风的影响要大。丹麦学者Alti Benonysson[5]采用不同参数进行线性加权建立预测热负荷的模型，对丹麦某一实际热网采用不同的时间尺度进行预测。这种预测方法必须预先知道预测当天的室内外空气温度、太阳辐射能、风速及热用户的供水温度等参数。但实际上，对于我国实际运行的供热系统来说，由于条件限制，所能采集的历史数据不一定包括每天的太阳辐射能、风速等参数。由此学者石兆玉采取前几天热负荷来预测当天热负荷的方法，他认为针对于东北某一换热站采用前14天历史数据来预测的热负荷相对精度最高[6]。国内外学者研究方法众多，但如何用现有的历史数据采用简单可行的理论方法进行耗热量准确预测是目前智慧供热系统实现按需供热的关键[7]。1 耗热量预测模型建立
我国的供热系统逐步实现智能化、信息化、自动化，已经具备了自动运行调控的条件，如何指导热力站自动运行调控实现按需供热是节能运行的最终目标。室外空气温度和耗热量是智慧热网信息系统的主要采集参数。因建筑耗热量具有时间遗传特性[8]，所以影响建筑耗热量的因素除了室外空气温度、太阳辐射能等外扰外，还有建筑历史耗热量。太阳辐射能是室外空气温度的绝对影响因素，同时太阳辐射能的存在又影响着建筑的蓄热量和耗热量，故太阳辐射能对建筑耗热量的影响规律则可体现在室外温度和历史耗热量中。另外，采用前多少天的耗热量来预测当天耗热量间接体现了该建筑的热惰性，即不同的建筑用历史耗热量进行预测时所采用历史数据时间遗传特性不是一个定值。
作者：齐承英，耿欣欣