041 青浦工业园区热负荷预测方法（精选）.doc

青浦工业园区热负荷预测方法
同济大学暖通空调燃气研究所蔡龙俊王珑
摘要:采用回归分析法、时间序列分析,与实际情况相结合,对青浦工业园区的热负荷进行预测,从而得出青浦工业园区的单位面积规划热负荷指标,为集中供热的规划与设计提供了基础资料。
关键词:回归分析法热负荷预测单位面积规划热负荷指标

青浦工业园区地处上海市青浦区,以青浦镇为中心,属于上海的郊区地带,面积范围:A15公路(北)—油墩港—山泾港—老通波塘(东)—沪青平公路(南)—油墩港—上达河—同三国道—盈港路—外青松公路—上达河—青赵公路(西)—, Km2, Km2。青浦工业园区将原镇办的小工业园区(崧泽工业园区,重固工业园区,腾南工业园区,台商工业园区和中纺科技城等)合并在一起,统一规划,统一部署;实行集中供热。
集中供热工程中日益突出的问题是热负荷的供需矛盾问题。落实热负荷,是集中供热一切要素之首。热负荷的预测是集中供热设计的前提和基础。没有准确的热负荷,热源的建设将似沙滩上的建筑,不仅不能节约燃料,更无经济效益可谈。因此高效准确的预测方法显得格外重要和迫切。

目前常用到的预测方法有很多种,但都有一定的局限性。大多数的预测方法是建立在对历史数据统计分析的基础上,不同之处只是数据处理方式及所适用的系统。根据对数据处理方式的不同,供热负荷预测方法基本可以分为:时间序列法、回归分析法。

时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值。很多数据是以时间序列的形式出现的:一个工厂装船货物数量的月度序列,公路事故数量的周度序列。某化工过程产出的按小时观测,等等。时间序列典型的一个本质特征就是相邻观测值的依赖性。时间序列分析把系统看成一个“暗箱”,它并不关心影响这个系统运行的因素是什么,而且也不想去花费精力寻找这些因素是什么,而是把这个系统看成是不需要外界知道的“生成过程”。
时间序列预测方法对于工业园区集中供热的热负荷预测来说,并不完全适用,时间序列预测方法需要大量的历史数据,而对于一个新建的工业园区,可参考的历史数据不多,所以不宜采用时间序列预测方法来预测热负荷;但可作为辅助方式。

回归分析预测法就是从系统各种现象之间的相互关系出发,通过对预测对象有联系的现象变动趋势的分析,推算预测对象未来状态数量表现的一种预测法。所谓回归分析就是研究某一个随机变量(因变量)与其他一个或几个变量(自变量)之间的数量变动关系,回归分析主要涉及以下内容:
从一组观测数据出发,分析变量间
存在什么样的关系,建立这些变量之间的关系式(回归方程),并对关系式的可信度进行统计检验;
利用回归方程式,根据一个或几个
变量的值,预测或控制另一个变量的取值;
从影响某一个变量的许多变量中,判断哪些变量的影响是显著的,哪些是不显著的,从而建立更实用的回归方程;
根据预测和控制所提出的要求,选择实验点,对实验进行设计。
回归分析法和时间序列分析法是常用的定量分析方法,当预测者收集到足够的可靠的数据时,这两种方法相辅相成。本文就是采用上述方法对青浦工业园区的热负荷进行预测。

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