一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其包括如下步骤：S1、建立最优热水系统能耗的回归模型；S2、根据最优热水系统能耗的回归模型对热水系统中各个日平均参数值进行优化调整，所述日平均参数值包括电能耗、水能耗、水位、水温、环境温度、回水温度。在自适应调节中能够满足用户使用的前提下尽量降低补水量与回水温度及水箱温度，而环境温度这一重要因素属于不可抗力，但可控制机组在环境温度较高时进行加热，便可对环境温度这一重要因素进行合理运用。从而能够实时优化热水系统的参数，达到节能的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源
，特别涉及一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法。
技术介绍
现有的能源供应系统能耗高，管理不到位，并且无法利用既有数据对供应系统运行策略调整及参数的实时优化，进而无法达到有效的实时管控及节能的目的。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术对于上位概念的能源供应系统，以热水系统为例进行展开说明。一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其包括如下步骤：S1、建立最优热水系统能耗的回归模型；S2、根据最优热水系统能耗的回归模型对热水系统中各个日平均参数值进行优化调整，所述日平均参数值包括电能耗、水能耗、水位、水温、环境温度、回水温度。在本专利技术所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法中，所述最优热水系统能耗的回归模型如下：energy.elc＝122.7399+12.1925energy.wat+4.4514temp.wat-1.3613temp.env-8.2384temp.ret，其中energy.elc为日平均电能耗、energy.wat为日平均水能耗、temp.wat为日平均水温、temp.env为日平均环境温度、temp.ret为日平均回水温度。在本专利技术所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法中，所述步骤S1包括如下子步骤：S11、采集预设时间间隔区间内每天的平均参数值，所述平均参数值包括日平均电能耗、日平均水能耗、日平均水位、日平均水温、日平均环境温度、日平均回水温度，通过开源平台R分析平均参数值两两之间的相关性r；S12、根据平均参数值两两之间的相关性r确定热水系统能耗与各个平均参数值之间的相关关系，并且基于相关关系建立热水系统能耗的回归模型；S13、确定热水系统能耗的回归模型各个平均参数值的系数，重新得到热水系统能耗的回归模型；并对重新得到的热水系统能耗的回归模型进行修正得到最优热水系统能耗的回归模型。在本专利技术所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法中，所述步骤S11包括：某一月日平均电能耗、日平均水能耗、日平均水位、日平均水温、日平均环境温度、日平均回水温度6组平均参数值，并导入开源平台R；绘制6组平均参数值两两之间的散点图矩阵，并进行直观观测，并通过如下公式获得6组平均参数值两两之间的相关性r； r = n Σ x y - Σ x Σ y nΣx 2 - ( Σ x ) 2 · nΣy 2 - ( Σ y ) 2 ; ]]>其中n为每组平均参数值的个数，x、y分别代表两两平均参数值。在本专利技术所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法中，所述步骤S12包括：通过相关性r获得日平均电能耗energy.elc与日平均水能耗energy.wat之间第一正相关，日平均电能耗energy.elc与日平均环境温度temp.env第一负相关，日平均电能耗energy.elc与日平均水位water.lev及日平均水温temp.wat具有第二正相关关系，日平均电能耗energy.elc与日平均回水温度temp.ret具有第二负相关；第一绝对值大于第二绝对值；则热水系统能耗的回归模型如下形式：energy.elc＝β0+β1energy.wat+β2tem.wat+β3tem.env+β4tem.ret+β5wat.lev+ξ式中：β0为回归常数；β1至β5为回归系数；ξ为随机误差项。在本专利技术所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法中，所述步骤S13包括：通过最小二乘法获得β0-β5的值，从而重新得到热水系统能耗的回归模型；剔除日平均水位wat.lev，并重新得到热水系统能耗的回归模型；确定重新得到热水系统能耗的回归模型的R方为0.9011时的各个回归系数值，得到最优热水系统能耗的回归模型如下：energy.elc＝122.7399+12.1925energy.wat+4.4514temp.wat-1.3613temp.env-8.2384temp.ret。本专利技术还提供一种热水系统参数调节方法，其根据上述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法实现，包括获取用户用水时段；获取用户近期内的日均水耗量，需求水温；获取当前水温，若低于需求温度10度，强制加热至需求温度；获取当前水位，若低于液位：日均水能耗/(水箱底面积*5)*100，即安全水位，则强制补水至该液位；根据近期日平均水能耗，代入0:00至当前时段期间其他日平均参数值，估算当天日平均电能耗；根据估算的当日总电能耗与水能耗之比计算单位电能耗(即：每吨水耗电)，并与近期平均单位电能耗对比，若低于近期均值，则降低补水量，降低回水温度；在环境温度较高时上调水温，启动加热，并上调水位，启动补水；在用水高峰时段设置回水温度为需求水温-10，其余时段将回水温度设置为需求水温-15；在环境温度开始下降时下调水位，停止补水，同时判断水温是否达到需求水温，若没达到，继续加热至需求水温+3并下调设定温度；夜间后根据历史数据计算23:00-次日7:00用水量占一天内总用水量的比重，若小于10％，则将回水温度设定为需求水温-20，若大于10％，则设定回水温度为需求水温-15；若存在供水时段限制，则在超出的时段将供水停止；在早上7：00-10:00检测水温是否小于需求水温-10，若成立，则上调设定水位，加热至需求水温-5停止。实施本专利技术提供的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法及热水系统参数调节方法具有以下有益效果：通过最优热水系统能耗的回归模型可看出，以月为维度时，影响电耗的主要因素为水能耗(energy.wat)，同时其他参数也具有不同程度的影响，依次为回水温度(temp.ret)，水箱温度(水温temp.wat)，环境温度(temp.env)。而在模型中被剔除的水位(water.lev)是由于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1、建立最优热水系统能耗的回归模型；S2、根据最优热水系统能耗的回归模型对热水系统中各个日平均参数值进行优化调整，所述日平均参数值包括电能耗、水能耗、水位、水温、环境温度、回水温度。

【技术特征摘要】
1.一种基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1、建立最优热水系统能耗的回归模型；S2、根据最优热水系统能耗的回归模型对热水系统中各个日平均参数值进行优化调整，所述日平均参数值包括电能耗、水能耗、水位、水温、环境温度、回水温度。2.如权利要求1所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其特征在于，所述最优热水系统能耗的回归模型如下：energy.elc＝122.7399+12.1925energy.wat+4.4514temp.wat-1.3613temp.env-8.2384temp.ret，其中energy.elc为日平均电能耗、energy.wat为日平均水能耗、temp.wat为日平均水温、temp.env为日平均环境温度、temp.ret为日平均回水温度。3.如权利要求1所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下子步骤：S11、采集预设时间间隔区间内每天的平均参数值，所述平均参数值包括日平均电能耗、日平均水能耗、日平均水位、日平均水温、日平均环境温度、日平均回水温度，通过开源平台R分析平均参数值两两之间的相关性r；S12、根据平均参数值两两之间的相关性r确定热水系统能耗与各个平均参数值之间的相关关系，并且基于相关关系建立热水系统能耗的回归模型；S13、确定热水系统能耗的回归模型各个平均参数值的系数，重新得到热水系统能耗的回归模型；并对重新得到的热水系统能耗的回归模型进行修正得到最优热水系统能耗的回归模型。4.根据权利要求3所述的基于能源供应系统的自适应运维和参数调节方法，其特征在于，所述步骤S11包括：某一月日平均电能耗、日平均水能耗、日平均水位、日平均水温、日平均环境温度、日平均回水温度6组平均参数值，并导入开源平台R；绘制6组平均参数值两两之间的散点图矩阵，并进行直观观测，并通过如下公式获得6组平均参数值两两之间的相关性r； r = n Σ x y - Σ x Σ y n Σ x 2 - ( Σ x ) 2 · n Σ y 2 - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：林海，许国良，许飞，易文凯，肖子琦，
申请(专利权)人：武汉企鹅能源数据有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42