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成果简介：智慧供热监控与大数据分析系统
(2)构建基于CNN-Transformer-GNN的热负荷时空演化分析模型。
预期效益说明：成果具有良好的市场潜力和商业价值，可以构建工业物联网监测监控系统，在此基础上利用人工智能算法实现大数据分析和AI智能决策。预期效益高。
成果简介：智慧供热监控与大数据分析系统
成果核心创新点：
（1）构建大型集中供热系统热负荷的供需协同智能预测模型。
本研究创新性融合残差网络（ResNet）与时序融合Transformer（TFT），构建面向大型集中供热系统热负荷的供需协同智能预测模型。通过ResNet的深层残差结构提取多尺度时空特征，解决传统模型对非线性动态表征不足的问题。该架构可实现热负荷“供-需-网”动态协同的端到端预测，为复杂大型集中供热系统的智能调控提供高精度、强鲁棒的决策支持。(2)构建基于CNN-Transformer-GNN的热负荷时空演化分析模型。
通过深度融合CNN的局部特征提取能力、Transformer的长时序依赖建模优势以及GNN的空间拓扑关系挖掘特性，实现了热负荷多维度时空特征的协同捕获与动态耦合。该模型显著提升现有研究的预测精度，尤其擅长挖掘极端工况下的负荷突变特征，为大型集中供热系统提供了首个可解释的时空演化分析框架。
成果详细用途：
实现集中供热系统的精准负荷预测、优化调控以实现节能优化的目标。
该成果的物联网监控和大数据分析、人工智能辅助决策可以复用到其它领域的物联网监控和人工智能分析。预期效益说明：成果具有良好的市场潜力和商业价值，可以构建工业物联网监测监控系统，在此基础上利用人工智能算法实现大数据分析和AI智能决策。预期效益高。
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宋建材
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