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文档摘要

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第一章智慧供热负荷预测的背景与意义第二章传统负荷预测方法的局限性第三章深度学习预测模型的理论基础第四章模型开发与优化策略第五章模型验证与评估体系第六章模型应用与未来展望

01第一章智慧供热负荷预测的背景与意义

智慧供热现状与挑战当前中国北方地区冬季集中供热覆盖率超过90%，但存在热源分布不均、管网老旧、调节能力不足等问题。以北京市为例，2023年冬季供热高峰期，中心城区瞬时热负荷达8000MW，但部分老旧小区实际供热量不足，导致室温不达标现象频发。智慧供热通过数据驱动实现负荷精准预测，可降低20%的能源浪费。例如，某试点小区通过智能预测系统，将非高峰时段供热量从50%降至30%，