基于物联网数据的锅炉节能技术研究

本文提出了一种热量需求预测模型，分析热用户的热量行为，并通过聚类算法分析热用户的热量行为数据来预测其热量需求。本文基于供需平衡策略，减少热介质传输过程中的热量损失，从而提高锅炉的节能效率。传统的锅炉节能与降耗方法是通过物联网和大数据技术优化锅炉燃烧参数，提高燃料燃烧效率和废热回收技术。很少考虑在低使用频率下将热使用端与锅炉负荷进行平衡的方法。因此，本文通过分析热使用端的热行为预测其热量需求，并在满足热量需求的情况下平衡热量需求与锅炉热供应。最后，通过模拟实验验证了模型的有效性，并且能够较好地预测短期热量需求的趋势和数据。