一种物理-数据双驱动的供热系统热需求预测与优化控制方法及系统

本发明涉及一种物理‑数据双驱动的供热系统热需求预测与优化控制方法及系统，属于区域能源系统智能调控技术领域。给定多变量时间序列，前向LSTM和后向LSTM分别处理多变量时间序列，输出双向隐藏状态拼接；利用多头自注意力机制构建解码器层，将注意力头并行化；重新注意力模块基于从流体热力学推导得出的物理约束动态调整注意力分布，实现深度学习在预测过程中关注相关关键物理参数，通过热通量Q和惯性延迟τ生成物理向量P；融合输出二次回水预测温度。本发明将物理知识与深度顺序建模相结合，将预测精度与物理可解释性相结合，增强了实际区域供热系统热动力学的可解释性、鲁棒性和泛化性。