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随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,传统的按照室外温度来计算供热总热量,并且进行热网调节的调节方式,已经不能满足人们对生活高舒适度的要求。在户内安装调节装置,以根据自身需要调节户内的室温的分户计量的采暖系统,已越来越受人们的青睐。但是如果分户计量采暖不断发展,传统的集中供热运行调节模式将无法与新的供热模式相匹配,因而,本文对新的运行调节方式进行研究,来适应分户计量采暖模式。本文首先从用户需热量的角度出发,分析了在传统的分户计量采暖系统中,影响室内设计热负荷的主要因素,并比较了分户计量采暖热负荷与传统热负荷计算之间的区别,着重分析了对分户计量采暖热负荷、户间传热热负荷影响较大的主要因素。随后介绍了几种典型的、适用于管网运行的调节方式,并比较了它们之间的优缺点；同时重点提出了一种适用于分户计量采暖系统的新的调节方法——热负荷调节法。介绍了热负荷调节法的基本概念和基本知识,以及与之相关的热负荷计算方法；并且列举了几种典型的分户计量设备的原理及应用。再次,本文介绍了神经网络的相关基础知识,着重介绍了神经网络学习的相关规则,为下文进行人工神经网络热负荷预测奠定了理论基础。根据上文中介绍的人工神经网络预测基础理论,BP网络的概念、特点及建模基础,利用BP网络进行热负荷预测的步骤及算法,着重提出了进行热负荷预测所采用的神经网络模型和进行神经网络预测的重要辅助工具——MATLAB神经网络工具箱。以所采集的太原市城西热源厂2009-2010年度和2010-2011年度两个采暖的历史数据为依据,建立了神经网络热网系统的动态模型。按照其实际运行环境进行了系统辨识,并在此基础上应用神经网络对热网负荷进行了预测,包括正常工作日热负荷预测、非工作日热负荷预测和小时热负荷预测三部分。由预测结果可知,将神经网络运用于短期热负荷预测可以得到较为满意的结果,因而将BP网络应用于短期热负荷是可行的,从而为分户计量采暖系统短期热负荷预测提供了相应的理论方法。