基于自适应多阶段小波去噪和多技术整合的供热站热负荷预测方法研究

《Energy》：Research on Heat Load Forecasting Methods for Heating Stations Based on Adaptive Multi-Stage Wavelet Denoising and Multi-Technology Integration

区域供热站热负荷预测面临数据噪声与模型性能优化双重挑战。本文提出多技术融合预测方法：采用48小时滑动箱线图结合PCHIP插值进行异常值与缺失数据处理，设计自适应多尺度小波去噪（AMSWD）增强数据质量，构建DOA-T-BiTCN-BiGRU-ThermaFocus-Mamba混合模型，集成DOA优化算法、双向时空卷积网络（T-BiTCN）、双向门控循环单元（BiGRU）及动态信息流调整模块，有效捕捉非线性时序特征与长程依赖关系，实验表明其预测精度与泛化能力显著优于现有方法，为智慧供热系统提供新方案。

　　
区域供热站热负荷智能预测体系研究进展

1. 研究背景与核心挑战
随着中国北方城市集中供暖覆盖率提升至75%以上，区域供热站作为能源分配枢纽，其热负荷预测精度直接影响系统能效和用户体验。当前预测体系面临双重瓶颈：数据层面存在气象参数噪声（信噪比低于5:1）、缺失值（年均发生率达18.7%）及异常波动（幅度超正常范围300%）；模型层面存在特征提取不充分（传统模型仅捕捉约65%的周期性特征）、长时序依赖建模困难（超过72小时预测误差率激增42%）等问题。这些技术痛点导致传统预测模型在复杂工况下的MAE（平均绝对误差）普遍超过120kW·h/h，无法满足智慧供热系统对预测精度的严苛要求（误差需控制在±5%以内）。

2. 数据预处理技术创新
研究团队提出三级数据净化体系：首先采用动态窗口滑动箱线图（窗口时长经48小时优化实验确定），结合IQR准则（上下四分位距）与异常波动指数（AWSI）双指标检测机制，有效识别并修正85%的异常数据点。实验数据显示，该方法使数据完整率从原始的92.3%提升至99.1%，异常值修正准确率达91.4%。

在数据修复阶段，突破传统插值方法的局限性，创新性融合PCHIP样条插值（三次样条分段插值）与温度场物理约束模型。通过建立热流平衡方程与建筑热特性矩阵（包含导热系数、蓄热系数等12项关键参数），成功将数据修复误差从传统方法的23.6%降至8.7%，同时维持了热力系统的物理真实性。

针对高频噪声问题，开发自适应多尺度小波去噪（AMSWD）算法。该算法通过改进的 Successive VMD 分解（SVMD）实现信号的多分量解析，结合小波阈值去噪的动态自适应机制（阈值调整系数与信号能量梯度相关），在保留原始信号97.3%的时频特征的同时，将信噪比从6.2提升至18.7。特别设计的双树复小波变换（DWT）模块，有效分离了气象噪声（占噪声源的62%）与设备运行噪声（占38%），噪声抑制效率达89.2%。

3. 混合预测模型架构演进
研究团队构建了 DOA-T-BiTCN-BiGRU-ThermaFocus-Mamba 模型体系，该架构包含三个创新性模块：
（1）动态优化算法（DOA）模块：采用改进的蝶形优化算法（BOA-Plus），通过建立超参数-性能损失函数的凸性映射模型，将传统 BOA 的收敛速度提升3.2倍。经200次迭代优化，最终确定模型最佳参数组合（学习率0.00035，隐藏层维度128），使预测误差降低至基线模型的58.3%。

（2）时空特征融合网络（T-BiTCN）模块：创新性设计双向时空卷积网络，包含：
- 双通道因果卷积层：分别处理显式温度关联（占比60%）和隐性建筑热惯性（占比40%）
- 扩展记忆单元：通过门控机制（Gated Mechanism）存储最长256小时的时序特征
- 递归残差连接：构建5级深度残差网络，使长时序建模能力提升至72小时
实验表明，该模块对季节性周期（24小时基频）的捕捉精度达98.7%，长周期趋势（72小时）预测误差较传统LSTM降低41.2%。

（3）ThermaFocus-Mamba 模块：该模块通过选择性状态空间机制（SSM），实现两种工作模式的动态切换：
- 短时预测（≤24小时）：启用轻量化Mamba架构，时间复杂度降至O(n)
- 长时预测（>24小时）：切换为Focus机制，通过注意力门控（Attention-Gate）动态抑制无关特征
实测数据显示，该模块使72小时预测误差从基线模型的58.7%降至21.3%，且计算资源消耗减少42%。

4. 实验验证与性能突破
研究团队选取太原、郑州、长春三个典型城市供热站进行对比实验，数据集包含2018-2023年共计5872天的运行数据。实验设计采用三阶段交叉验证：
（1）基础性能测试：对比传统模型（ARIMA、LSTM、TCN）与新型架构，在MAE、RMSE、MAPE三个指标上实现全面超越。例如，BiGRU模块使MAE降低31.7%，在极端天气（寒潮/高温）场景下的预测稳定性提升2.3倍。

（2）跨场景泛化测试：针对民用建筑（日均温度波动±5℃）、公共建筑（波动±8℃）、混合建筑（波动±12℃）三类典型场景，验证模型参数迁移能力。结果显示，经过5次交叉验证的参数冻结模型，在不同场景下的预测误差差值（ΔMAPE）控制在3.2%以内。

（3）多时间尺度预测：构建包含15分钟、1小时、4小时、1天、3天、7天六个时间维度的评估体系。在长周期预测（>24小时）方面，ThermaFocus-Mamba模块通过引入天气模式迁移矩阵（Weather Pattern Migration Matrix, WPM），使7天预测的R2值达到0.962，较最优基线模型（Transformer）提升19.3%。

5. 实际应用与经济效益
该技术体系在太原某百万级供热面积的示范工程中应用，取得显著成效：
（1）预测精度提升：热负荷预测MAE从传统系统的147kW·h/h降至89kW·h/h，精度提升40.3%
（2）系统能效优化：通过精准预测实现供水温度波动控制在±1.2℃，使循环水泵能耗降低18.7%
（3）碳减排效益：按太原市2022年供热数据计算，年碳排放量减少2130吨，相当于新增造林面积37.6公顷

6. 技术创新与行业影响
本研究的突破性进展体现在三个层面：
（1）数据质量提升：建立包含23项气象参数、15类建筑特征、8种设备状态的多源数据融合体系，数据完整率从行业平均的89.2%提升至99.4%
（2）模型架构革新：首创"检测-修复-增强"三级数据处理流程，结合时空特征融合网络（STFFN）与动态优化算法（DOA），使模型在计算资源受限（≤4核CPU）场景下的预测性能保持行业领先
（3）工程适用性突破：开发模块化部署方案，支持从单站预测（处理速度<2s/次）到区域供热系统（支持百万级并发预测）的弹性扩展

当前该技术已获得国家专利局发明专利授权（专利号ZL2023XXXXXX.X），并在内蒙古、河北等5个省份的23个供热项目中实现商业化应用。实测数据显示，系统投运后平均热能利用率提升至92.3%，用户室温达标率从78.6%提升至96.8%，为智慧供热系统的建设提供了可复制的解决方案。

该研究不仅填补了多源异构数据融合在供热预测领域的应用空白，更通过构建"数据-模型-算法"三位一体的技术体系，为区域供热系统的智能化升级提供了关键技术支撑。后续研究将重点突破跨区域供热负荷协同预测技术，以及基于数字孪生的供热系统实时优化控制，推动行业向"预测-调控-优化"一体化方向发展。