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[1]王荣鑫,葛振福,侯晨晨,等.基于LightGBM的集中供热系统预测控制策略研究[J].工业仪表与自动化装置,2024,(03):38-41+46.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2024.03.007]
　WANG Rongxin,GE Zhenfu,HOU Chenchen,et al.Research on predictive control strategy for central heating system based on LightGBM[J].Industrial Instrumentation & Automation,2024,(03):38-41+46.[doi:DOI:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2024.03.007]
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基于LightGBM的集中供热系统预测控制策略研究(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2024年03期
页码:
38-41+46
栏目:
出版日期:
2024-06-15

文章信息/Info

Title:
Research on predictive control strategy for central heating system based on LightGBM
文章编号:
1000-0682（2024）03-0038-04
作者:
王荣鑫1; 葛振福1; 侯晨晨 2; 王越洋 2
（1.淄博市热力集团有限责任公司；2.淄博热力有限公司，山东 淄博 255000）
Author(s):
WANG Rongxin 1;  GE Zhenfu 1;  HOU Chenchen2;  WANG Yueyang2
(1. Zibo Heating Group Co., Ltd,;2. Zibo Heating Co., Ltd, Shandong Zibo 255000,China)
关键词:
集中供热系统; LightGBM; 负荷预测; 移动加权平均; 预测控制
Keywords:
central heating system;  LightGBM;  load forecasting;  moving weighted average algorithm;  predictive control
分类号:
TP 273
DOI:
DOI:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2024.03.007
文献标志码:
A
摘要:
针对城市集中供热系统大时滞非线性、换热站负荷预测与调控过度依赖人工经验、系统预测及调控过程不精细、不及时以及系统能耗偏高等现状，提出了一种基于轻梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine，LightGBM）的集中供热系统预测控制策略。首先，结合供热系统气候补偿工艺原理，建立了基于LightGBM换热站回水温度预测模型，用以确保回水温度预测目标的及时性与可靠性；其次，设计了基于移动加权平均算法的预测函数，结合PID控制算法实现了集中供热系统的精准负荷预测与高性能调控。实践结果表明，所提出的基于LightGBM的集中供热系统预测控制策略，可及时精准地预测换热站运行负荷且具有更好的超前控制效果，有效地提高了集中供热控制系统的可靠稳定性能。
Abstract:
A predictive control strategy for centralized heating systems based on Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) is proposed to address the current situation of large time delay nonlinearity in urban centralized heating systems, excessive reliance on manual experience in load prediction and regulation of heat exchange stations, imprecise and untimely system prediction and regulation processes, and high system energy consumption. Firstly, based on the principle of climate compensation technology in heating systems, a LightGBM heat exchange station return water temperature prediction model was established to ensure the timeliness and reliability of the return water temperature prediction target. Secondly, a prediction function based on the moving weighted average algorithm was designed, and combined with the PID control algorithm, precise load prediction and high-performance regulation of the centralized heating system were achieved. The practical results show that the proposed LightGBM based predictive control strategy for central heating systems can accurately predict the operating load of heat exchange stations in a timely manner and has better advanced control effects, effectively improving the reliability and stability performance of the central heating control system.

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相似文献/References:

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　HAN Jian,LIU Meng,CAO Zhimin,et al.Multi-model fusion-based approach of well logging curve restoration[J].Industrial Instrumentation & Automation,2021,(03):106.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2021.06.021]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-02-19第一作者：王荣鑫（1975—），男，山东淄博人，本科，高级工程师，研究方向为智慧供热系统研发，智能传感器应用等。通信作者：葛振福（1989—），男，山东淄博，硕士，工程师，研究方向为供热系统自动化控制，智慧供热系统研发等。
更新日期/Last Update: 1900-01-01