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　　0 引言
　　取暖是寒冷地區生活的必要條件。供熱行業作為對國民經濟發展有著全局性，先導性影響的基礎產業，與人們的生活息息相關。由于當前能源和環保問題越來越多地收到關注，能源節約，環境保護，經濟可持續發展己成為我國的基本國策。目前，對城市供熱的要求，已不僅僅在于規模不斷擴，而起對供熱系統的合理性，經濟性，特別是供熱系統的能源有效理由及供熱可靠性提出了更高的要求。神經網絡以它獨特的自學習、自組織、自適應及很強的非線性函數逼近能力，成為處理非線性系統的有力工具。本文應用神經網絡理論并將所建模型應用于供熱負荷優化中，以期獲得較好的優化效果。
　　1 供暖系統設計的熱負荷簡介
　　人們為了生產和生活，要求室內保證一定的溫度。一個建筑物或房屋可有各種獲得熱量和散失熱量的途徑。當建筑物或房間的失熱量于得熱量時，為了保證室內在要求溫度下的熱平衡，需要由供暖通風系統補進熱量，保證室內要求的溫度。供暖系統的熱負荷是指在某一室外溫度tw下，為了達到要求的室內溫度tn，供暖系統在單位時間內向建筑物供給的熱量。它隨著建筑物得失熱量的變化而變化。
　　2 神經網絡模型的構造
　　供熱負荷優化神經網絡的建立關鍵在于輸入、輸出變量的選取、隱含層數的確定、隱含層單元數、的確定、連接方式的選擇、初始參數的選擇等。BP神經網絡是采用誤差反向傳播（ErrorBackPropagation，BP）算法的一種多層前饋神經網絡，BP神經網絡是人工神經網路中最為重要的網絡之一，也是目前應用最廣泛、發展最成熟的一種神經網絡模型。
　　2.1輸入輸出變量的選取
　　輸入變量的選擇是取得良好控制效果的首要環節。輸入變量可以是成組的原始數據，也可以是經過預處理的參數或表示某種信號的采樣樣本。本文選時間，室外溫度，室外最高、最低溫度，二次網供水溫度，二次網供回水溫度、控制日的節假日類型八個影響因素作為輸入變量。集中供熱系統的控制運行方案有多種，對于不同的控制運行方案，可以選擇不同的輸出變量，本論文選擇二次網循環水流量進行控制。
　　2.2隱含層數和隱含節點數的確定
　　實踐證明，采用一層中間層即三層網絡已經足夠解決供暖系統優化控制這類控制問題了，采用二層以上的隱含層幾乎沒有任何益處。而且采用越多的隱含層，訓練的時間也將會急劇增加，這是因為：
　　（1）隱含層越多，誤差反向傳播的過程計算就會越復雜，訓練時間也就急劇增加。
　　（2）隱含層增加后，局部最小誤差也會增加。所以本文選擇一層隱含層。
　　至于隱含層節點數的確定也是研究者們經常提及的一個課題，現在普遍認為尚無明確的規則用以確定隱含層中的最佳節點數。Kawashima于1994年推薦隱含層采用2n+1個神經元（n是輸入層的維數），本論文輸入層維數是7：所以選擇隱含層節點數是：15個。所以本文的網絡結構是7-15-1結構。
　　3 供熱負荷優化模型實例
　　本論文選擇鞍山市科技學的教學區供熱系統為實例。
　　表1 2007年1月20日 部分訓練樣本數據

時刻	室外溫度	供水溫度	回水溫度	控制日最高溫度	控制日最低溫度	控制日期類型	二次網供水流量
0	-15	41	37	-5	-17	0.4	142.3
1	-15	42	38	-5	-17	0.4	141.0
2	-16	42	38	-5	-17	0.4	139.0
3	-17	41	37	-5	-17	0.4	138.5
4	-18	41	37	-5	-17	0.4	138.8
5	-17	42	38	-5	-17	0.4	139.0
6	-16	40	36	-5	-17	0.4	143.0
7	-16	41	37	-5	-17	0.4	148.5
8	-15	43	39	-5	-17	0.4	147.0
9	-14	43	39	-5	-17	0.4	146.0
10	-11	42	38	-5	-17	0.4	144.0
11	-10	41	37	-5	-17	0.4	145.5
12	-8	40	36	-5	-17	0.4	144.5

　　4 結論
　　由圖2和3可以看出，BP神經網絡實現了對供暖系統熱負荷的優化，最相對誤差在2%以內。本系統對辦公建筑的供暖優化達到了很好的效果，用一個統一的模型來優化全天的熱負荷，其精度有了一定的提高，尤其是在早上工作時間前和下班后，對于供暖節能達到了很好的效果。