基于KNN-LSTM的区域热负荷短期预测及在机组热电可行域的应用研究

为了准确预测热电联产机组的热负荷进而确定机组的热电可行域,使用互信息法筛选预测模型的输入参数.搭建了基于粒子群(PSO)参数寻优的最邻近节点(KNN)模型和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对电厂的单日供暖热负荷进行预测,并提出将两种预测方法相结合的KNN-LSTM模型,通过对比发现该混合预测模型在处理短期热负荷异常波动问题时提高了预测模型的鲁棒性.在搭建热电联产机组热力仿真模型的基础上,根据热负荷短期预测结果和机组深度调峰限制条件确定机组的最低运行电负荷,提高了机组预测最低运行电负荷的能力.