基于LSTM与相变储热耦合的热网智能调度方法及系统

基于LSTM与相变储热耦合的热网智能调度方法及系统，其属于城市集中供热智能控制技术领域。该方法包括：采集城市集中供热管网预设范围内的多维气象特征数据及用户侧历史负荷数据；构建融合气象多特征与用户负荷非线性关联的LSTM深度耦合特征提取模型；通过所述模型获取热网多节点在预设未来时段的预测热负荷；基于所述预测热负荷及相变储热装置的荷电状态，利用多节点阀门PID协同调节规则对热网进行调度；并利用误差反馈修正算法对调度结果进行实时校正。本发明克服了现有技术单一参数预测精度低、单节点调节缺乏协同性的缺陷，通过深度学习与储热耦合，将负荷预测误差降低至≤8%，调节响应时间缩短至≤30s，实现了热网供需的精准匹配与节能运行。