用户侧预测技术

       利用“五点法”和“六点法”安装方法，综合室温权重计算法得出建筑典型室内温度安装原则。有限监测点建筑综合室内温度计算模型准确度高，受通讯不稳定影响小；建筑热量分配计算模型，模型准确度较高；解决了“荷”侧典型室温监测点安装随意、计算精度低问题。

                                         五点法                                                                            六点法

热力站反馈预测调控技术

      利用八分位的日耗热量修复方法得到10%误差精度最小的数据量经验公式，利用小时耗热量异常诊断和修复架构；对连续供暖和非连续供暖均适用，可解决异常数据对能耗统计、预测模型的不利影响。

      利用用户行为识别的热力站供热参数预测模型，提出基于数据评价的热力站供热参数预测模型，该模型预测精度高，专业可解释性强；解决传统模型在用户参与调节系统精度低的问题；解决传统模型解释性差的问题。            利用小数据量的热力站供热参数预测方法，提出基于室内温度的热力站反馈预测调控模型，模型考虑了建筑热惰性，提出室外温度不确定性，太阳辐射强度以及热用户行为修正模型。解决新建热力站数据量小，预测模型精度低问题；解决经验调控舒适性差、能耗高问题。

                      管网稳定性好                                             节能效果显著                                        热舒适性高

热源预测技术

        利用描述型数据挖掘的热源参数识别方法，解决经验值法和设计热指标法确定的热源参数准确低问题。 

热源按需参数识别法