Prognostiserad termisk belastning är en nyckelkomponent för de flesta optimeringslösningar för styrning av fjärrvärme- och fjärrkylasystem. Nya studier har analyserat resultaten av ett antal datadrivna metoder som tillämpas på prognoser för termisk belastning, i detta dokument presenteras resultaten av att kombinera en samling av dessa enskilda metoder i ett expertsystem. Expertsystemet kommer att kombinera flera termiska belastningsprognoser på ett sätt som alltid följer den bästa experten i systemet. Denna lösning testas och valideras med hjälp av en termisk belastningsdatauppsättning på 27 månader från 10 bostadshus belägna i Rottne, Sverige tillsammans med utomhustemperaturinformation från en väderprognostjänst. Expertsystemet består av följande datadrivna metoder: linjär regression, extremt randomiserade träd regression, feed-forward neurala nätverk och stöd vektor maskin. Resultaten av den föreslagna lösningen jämförs med resultaten från de enskilda metoderna.
I REF presenteras en prognos för termisk belastning som kombinerar flera datadrivna metoder, med experimentella resultat på nästa dags timmes belastningsprognos.
Operational thermal load forecasting in district heating networks using machine learning and expert advice
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}