《热力站热负荷神经网络预测模型对比研究》描述了对郑州市某热力站进行了详尽的研究，旨在通过多种类型的神经网络预测方法对比研究，以求找出最适合该类热力系统热负荷的最优预测方式。该文章通过对郑州某热力站供暖数据及相关气象条件等进行深入分析，首先确保了数据的有效性及可利用性，例如针对可能存在的系统故障、数据掉线、人员误操作造成的异常或缺失情况，实施了严格的数据筛选与处理过程。接着，为了提高神经网络输入变量选择的专业性和合理性，基于文献参考，挑选出了如室外温度、供水回水温度、相对湿度、瞬时流量等与前时刻热负荷密切相关的六个核心影响因子并将其进行了量化处理。最后分别构建了三种不同架构的神经网络预测模型，其中包括未经优化的标准版本，以及采用遗传算法改进后的增强版本，三者分别用于预测目标时间内的热负荷。根据预测性能的定量分析表明，遗传算法优化版本在精确度与速度上表现最为出众，其对实测结果有更高的拟合度并且减少了模型误差幅度，训练周期也更短。
《热力站热负荷神经网络预测模型对比研究》适用于涉及城镇集中供热节能技术研发、热网优化配置的企事业单位，特别是致力于提高区域供热效率和服务质量的企业机构。它为暖通空调专业从业者和技术专家提供理论依据和技术参考，包括如何应用先进的人工智能工具改进现有设施管理实践，以及怎样根据具体地理位置和气候特征定制高效的能量供给方案；同时也能帮助政策制定者了解新型科技解决方案的实际成效，从而促进节能减排相关政策出台。对于从事相关学术研究领域的科研工作者来说也是一个良好的学习案例，有助于推动智慧供暖领域的创新和发展进程。
