基于集成学习的供热系统热负荷预测系统及方法

本发明公开了基于集成学习的供热系统热负荷预测系统及方法，具体涉及热负荷预测技术领域；是通过获取历史气象数据、供热运行数据和历史热负荷数据形成供热样本序列，基于气象状态相似关系和历史热负荷水平差异生成热负荷分支集合及分支转换关系，再结合当前气象数据、当前供热运行数据确定当前热负荷分支和分支切换状态，并依据基学习器在热负荷分支内的预测残差及分支转换区间内的转折保持度重构组合权重，得到分支约束集成预测模型，输出目标预测时段的供热系统热负荷预测值。本发明能够提高负荷分支交替阶段热负荷预测的适配性。