熱電共生企業の地域熱負荷の推定ニーズを満たすために、弾性ネットワーク回帰モデルを使用した推定方法を提案します。まず、実際の暖房熱指標の影響要因を分析し、モデルの入力パラメータを決定します。次に、西安市の123の地区の2022年から2023年の暖房期の実際の運転データを基に推定モデルを構築し、このモデルがLasso回帰モデルとリッジ回帰モデルよりも適合度がそれぞれ3.88%および4.22%向上したことを証明します。最後に、西安市の一部の地区の関連データを複数の角度から選び、弾性ネットワーク回帰モデルを検証します。検証結果は、弾性ネットワーク回帰モデルがLasso回帰モデルとリッジ回帰モデルの利点を総合し、モデルの平均二乗誤差と適合度がそれぞれ1.150と0.953であり、従来のモデルよりも熱負荷要求を満たしながらエネルギー消費を4%低減できることを示しています。この方法は、異なるパラメータ条件下で実際の暖房熱指標を正確に推定し、熱電共生企業の実際の要求を満たすことができます。

熱電共生; 実際の暖房熱指標; 弾性ネットワーク回帰モデル; 熱負荷推定