1.一种基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法，包括热网热负荷预测、电热负荷匹配调节和实时热负荷调节，其特征是，热网热负荷预测是指进入采暖期时，在室内温度达到标准范围16℃-24℃的情况下，采集与统计历史气象参数的数据，历史气象参数包括室外环境温度、太阳辐射、室外环境风速和室外环境相对湿度，同时采集与统计热用户的历史室内温度数据、供热系统的历史供热负荷数据和供热管网的历史热损失数据，构成过去一个采暖期的数据集，建立热网热负荷预测模型，将数据集分为训练数据集和测试数据集，利用训练数据集和测试数据集对热负荷预测模型进行训练和检验，得出热负荷预测模型的各项参数，然后根据天气预报的气象参数预测值、供热管网热损失预测值、室内温度目标值和供热系统的历史供热负荷值，利用热负荷预测模型得出供热系统未来某一天的预测供热负荷；电热负荷匹配调节是指进入采暖期时，统计吸收式热泵的循环水低温热源热负荷和驱动蒸汽高温热源热负荷，利用低温热源热负荷和高温热源热负荷计算吸收式热泵的性能系数历史数据，在吸收式热泵性能系数大于1.4的情况下，统计吸收式热泵的历史运行数据，包括蒸汽压力、热网水进出口温度和循环水进出口温度，然后与吸收式热泵的性能系数历史数据一起构成一个采暖期的数据集，建立吸收式热泵的性能系数计算模型，将数据集分为训练数据集和测试数据集，利用训练数据集和测试数据集对性能系数计算模型进行训练和检验，得出性能系数计算模型的各项参数，再根据预测得出的吸收式热泵的蒸汽压力、热网水温度和循环水温度，与吸收式热泵的性能系数历史数据，利用性能系数计算模型得出未来某一天的吸收式热泵性能系数计算值，然后根据电网调度得出热电机组预测发电负荷和根据热网热负荷预测得出的预测供热负荷，结合吸收式热泵的性能系数计算值，得出热电机组的预测输出热负荷和吸收式热泵的预测供热负荷；实时热负荷调节是指在采暖期的某一天，每次进行热负荷调节时，根据此次调节时的天气预报的气象参数预测值、供热管网热损失预测值、室内温度目标值和前一次调节后的供热系统历史供热负荷实际值，利用热负荷预测模型得出此次调节时供热系统的实时预测供热负荷，然后比较热网热负荷预测时的未来某一天预测供热负荷与当天此次调节时的实时预测供热负荷，当未来某一天预测供热负荷大于实时预测供热负荷时，减小吸收式热泵的供热负荷，当未来某一天预测供热负荷小于实时预测供热负荷时，增加吸收式热泵的供热负荷，然后经过一个管网热力输送延迟时间后，监测与采集热用户的室内温度，当室内温度超过规定的标准室内温度24℃时，进一步减小吸收式热泵的供热负荷，并减小对应热力站的供热负荷，当室内温度低于规定的标准室内温度16℃时，进一步增加吸收式热泵的供热负荷，并增加对应热力站的供热负荷，一直到热用户的室内温度符合标准室内温度范围16℃-24℃时，此次的热负荷调节完成。
2.根据权利要求1所述的基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法，其特征是，所述热网热负荷预测，其步骤如下：
s1：确定当地的采暖期天数为n，采暖期包括采暖初期、采暖高寒期和采暖末期，其中：n＝x+y+z，x为采暖初期的天数、y为采暖高寒期的天数和z为采暖末期的天数；
在每次采暖期内，在室内温度达到标准范围16℃-24℃的情况下，采集并统计第m天的室外环境温度实际值
式中：mm为一个采暖期内第m天的数据集，m为由一个采暖期内所有mm组成的数据集；当m＝1时，
进入s2步骤的操作；
s2：确定供热系统的热网热负荷预测模型为：
式中：a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1均为常数，
在本次采暖期时，从前一次采暖期的数据集m中抽取训练数据集m训和测试数据集m测，其中：训练数据集m训为由采暖初期和采暖高寒期内所有mm组成的数据集，天数为k，且k＝x+y；测试数据集m测为由采暖末期内所有mm组成的数据集，天数为z，等于采暖末期的天数；
进入s3步骤的操作；
s3：利用训练数据集m训和测试数据集m测分别对预测模型公式(3)进行模型训练和检验，其中：
首先利用训练数据集m训对预测模型公式(3)进行模型训练，得出预测模型公式(3)中a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1的8个常数值；
然后将得出的a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1的数值代入预测模型公式(3)后，再利用测试数据集m测对预测模型公式(3)进行检验，计算预测模型的性能指标，包括相关系数r1和平均绝对误差k1，计算公式分别为：
式中：
进入s4步骤的操作；
s4：辨别预测模型公式(3)的拟合优度的约束函数为：
0.9≤r1≤1(6)
辨别预测模型公式(3)的预测误差的约束函数为：
0≤k1≤5％(7)
当相关系数r1满足公式(6)且平均绝对误差k1满足公式(7)时，模型训练得出的a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1的数值符合要求，从而确定热负荷预测模型，然后进入s5步骤的操作；
当相关系数r1不满足公式(6)时，通过模型训练得出的热负荷预测模型不符合要求，此时参照s3步骤继续对预测模型公式(3)进行训练和检验，一直到相关系数r1满足公式(6)且平均绝对误差k1满足公式(7)，得出此时的a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1的数值符合要求，从而确定热负荷预测模型，此时进入s5步骤的操作；
当平均绝对误差k1不满足公式(7)时，通过模型训练得出的热负荷预测模型不符合要求，此时参照s3步骤继续对预测模型公式(3)进行训练和检验，一直到相关系数r1满足公式(6)且平均绝对误差k1满足公式(7)，得出此时的a1、b1、c1、d1、e1、f1、g1和h1的数值符合要求，从而确定热负荷预测模型，然后进入s5步骤的操作；
s5：通过天气预报，获取第m天的室外环境温度预测值、太阳辐射预测值、室外环境风速预测值和室外环境相对湿度预测值；通过供热管网的历史热损失趋势，获取第m天供热管网的热损失预测值；参照第m-1天的实际室内温度值，获取第m天热用户的室内温度目标值；统计第m-1天供热系统的供热负荷实际值；然后利用由s4步骤得出的热负荷预测模型，计算得出第m天供热系统的预测供热负荷
3.根据权利要求1所述的基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法，其特征是，所述电热负荷匹配调节，其步骤如下：
v1：在每次采暖期内，统计第m天流入吸收式热泵的循环水低温热源的热负荷实际值
在每次采暖期内，在吸收式热泵性能系数大于1.4的情况下，采集并统计第m天流入吸收式热泵的蒸汽压力实际值
式中：nm为一个采暖期内第m天的数据集，n为由一个采暖期内所有nm组成的数据集；当m＝1时，
进入v2步骤的操作；
v2：确定吸收式热泵的性能系数
式中：a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2均为常数，
在本次采暖期，从前一次采暖期的数据集n中抽取训练数据集n训和测试数据集n测，其中：训练数据集n训为由采暖初期和采暖高寒期内所有nλ组成的数据集，天数也为k，且k＝x+y；测试数据集n测为由采暖末期内所有nλ组成的数据集，天数也为z，等于采暖末期的天数；
进入v3步骤的操作；
v3：利用训练数据集n训和测试数据集n测对计算模型公式(10)进行模型训练和检验，其中：
首先利用训练数据集n训对计算模型公式(10)进行模型训练，得出计算模型公式(10)中a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2的7个常数值；
然后将得出的a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2的数值代入计算模型公式(10)中之后，再利用测试数据集n测对计算模型公式(10)检验，进行计算模型的性能指标计算，包括相关系数r2和平均绝对误差k2，计算公式分别为：
式中：
进入v4步骤的操作；
v4：辨别计算模型公式(10)的拟合优度的约束函数为：
0.95≤r2≤1(13)
辨别计算模型公式(10)的计算误差的约束函数为：
0≤k2≤5％(14)
当相关系数r2满足公式(13)且平均绝对误差k2满足公式(14)时，模型训练得出的a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2的数值符合要求，从而确定性能系数计算模型，然后进入v5步骤的操作；
当相关系数r2不满足公式(13)时，通过模型训练得出的性能系数计算模型不符合要求，此时参照v3步骤继续对计算模型公式(10)进行训练和检验，一直到相关系数r2满足公式(13)且平均绝对误差k2满足公式(14)，得出此时的a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2的数值符合要求，从而确定性能系数计算模型，此时进入v5步骤的操作；
当平均绝对误差k2不满足公式(14)时，通过模型训练得出的性能系数计算模型不符合要求，此时参照v3步骤继续对计算模型公式(10)进行训练和检验，一直到相关系数r2满足公式(13)且平均绝对误差k2满足公式(14)，得出此时的a2、b2、c2、d2、e2、f2和g2的数值符合要求，从而确定性能系数计算模型，然后进入v5步骤的操作；
v5：根据电网调度得出热电机组第m天的预测发电负荷为pm，根据热网热负荷预测得出供热系统第m天的预测供热负荷为
第一步，选择热电机组的背压
第二步，选定第m天热电机组的抽汽压力
第三步，辨别性能系统计算值
第四步，设定进入热网首站的蒸汽供热负荷为
根据最大程度回收供热系统中循环水余热的原则与吸收式热泵供热容量符合吸收式热泵性能的要求来选取进入吸收式热泵的蒸汽供热负荷值
第五步，根据热电机组的预测输出热负荷值qm与预测发电负荷值pm，利用热电机组的电、热负荷匹配工况图，确定机组主蒸汽进汽流量hm和热电机组的抽汽压力值
第六步，根据公式(16)和公式(17)进行
当
当
当
4.根据权利要求1所述的基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法，其特征是，所述实时热负荷调节，其步骤如下：
u1：在采暖期的第m天，结合当天的气象参数变化趋势和热用户的建筑物热惰性，确定当天供热系统进行实时热负荷调节的次数为
第m天的第τ次进行供热系统的实时热负荷调节时，根据第τ次调节到第τ+1次调节时间间隔内的天气预报，获取第τ次调节时的室外环境温度预测值、太阳辐射预测值、室外环境风速预测值和室外环境相对湿度预测值；通过供热管网的历史热损失趋势，获取第τ次调节时的供热管网热损失预测值；参照第τ-1次调节完成时的实际室内温度值，获取第τ次调节时的热用户室内温度目标值；统计第τ-1次调节到第τ次调节时间间隔内的供热系统供热负荷实际值；然后利用由s4步骤得出的热负荷预测模型，修正计算供热系统第τ次调节时的实时预测供热负荷
进入u2步骤的操作；
u2：在第τ次开始调节时，测量与采集流入吸收式热泵的热网水温度
然后进行预测供热负荷
进入u3步骤的操作；
u3：经过管网热力输送延迟时间ζ后，监测与采集热用户的室内温度，当室内温度超过规定的标准室内温度24℃时，进一步通过调节吸收式热泵来减小吸收式热泵的供热负荷，并减小对应热力站的供热负荷；当室内温度低于规定的标准室内温度16℃时，进一步通过调节吸收式热泵来增加吸收式热泵的供热负荷，并增大对应热力站的供热负荷；一直到热用户的室内温度符合标准室内温度范围16℃-24℃时，第τ次供热系统的实时热负荷调节完成。
5.根据权利要求3所述的基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法，其特征是，所述v5步骤中，在第四步选取进入吸收式热泵的蒸汽供热负荷值
6.一种如权利要求1-5中任一项所述的基于热网热负荷预测的热电联产耦合供热负荷调节方法中的供热系统，其特征是，所述供热系统包括热电机组、凝汽器、冷却塔、热网首站、吸收式热泵、热网循环水泵、热力站、电动调节阀门、物联网流量计、物联网温度仪和物联网压力仪，所述热电机组的排汽口与凝汽器连接，所述凝汽器的循环水侧同时与冷却塔和吸收式热泵连接，所述热电机组的抽汽口同时与热网首站和吸收式热泵连接，供热系统包含q个热力站，q≥2，每个热力站均为热用户提供采暖所需的热量，每个热力站通过热网回水管和热网供水管与热网首站和吸收式热泵连接，所述电动调节阀门、物联网流量计、物联网温度仪和物联网压力仪分别安装在对应的管路上，所述供热系统还设置有热用户室内温度监测系统，用于监测和采集热用户的室内温度。