一种新型热力入口负荷动态预测及调控方法技术

本发明专利技术涉及一种新型热力入口负荷动态预测及调控方法，机理和数据混合驱动，以目标能耗精准管控为核心，稳态传热方程和机器语言融合建模，简易可行，且具有自学习、自适应、自趋优能力，适用于分时分区分温精准供热，可有效避免用户侧超供的情况；结合能源中心热源侧的调节，有利于整个系统的高效运行，尽可能时间尺度空间尺度足够小的实现“按需供热”，满足用户热需求同时，显著节能减排。显著节能减排。显著节能减排。

【技术实现步骤摘要】
一种新型热力入口负荷动态预测及调控方法


[0001]本专利技术属于供热领域运行调节领域，具体涉及一种新型热力入口负荷动态预测及调控方法。

技术介绍

[0002]在我国的北方地区，集中供热是最常见的供热形式。按需精准供热是保证用户供热舒适度，同时实现显著节能减排的基本路径。集中供热由于存在较大的系统热惯性、建筑热惰性，以及用户用热模式的时变性，导致系统瞬态调节响应能力有限，实际的供热过程均存在不同程度的供需不匹配及能源浪费。
[0003]据统计，我国北方供暖面积超200亿平米，目前平均能耗每平米约15kg标煤，理论上可以达到5kg标煤，节能空间很大。全国建筑碳排放占总排放比例高达22％，北方供暖排碳占建筑排放的25％。
[0004]近年来，随着物联网技术的应用、自控技术的发展，集中供热系统的自动化、信息化、智能化水平得到普遍提升。信息与能量的深度融合，为实现“按需供热”的精细管控提供了可能。双碳目标背景下，开发以目标能耗管控为核心的负荷模型及调控方法，根据气象因素和用户实际需要及其时变性，及时给出足够小偏差范围内的需求负荷预报及调控响应，对于实现建筑领域的清洁高效供热具有重要的意义。
[0005]关于集中供热系统的运行调节，很多研究表明，集中供热系统的运行调节策略与建筑的设计热负荷指标没有直接关系，集中供热实际参数与设计参数之间存在很大差异。因此，集中供热系统的实际运行调节方案与理论运行调节方案不同，需要依据实际参数来制定集中供热系统的运行调节方案。
[0006]集中供热运行调节的主要目的是使供热系统在满足用户热需求的前提下，避免过度供热引起的能源浪费。集中供热系统通常包括数量众多的多种类型用户，用热规律存在较大差异，即使相同用户类型其用热需求也并不完全相同。因此，结合供热管网实际场景，充分考虑用户实际需求的时变性及差异性，尽可能时间尺度空间尺度足够小的给出负荷预测，对于实现集中供热系统的精准“按需供热”，最大程度地避免过度供热的能源浪费，具有重要的意义。
[0007]实际供热过程中，热力入口是控制、调节、调整进入室内介质压力及流量的装置。通常，热力入口设置在进入每栋建筑物之前的地沟内，并设置热力入口井，以便于人员操作和检修。近年来，城镇规模的集中供热系统的自动化、信息化、智能化水平得到普遍提升，基本具备了热力入口精细化管控的硬件条件。基于此，本专利技术提出了一种基于目标能耗管控的热力入口负荷模型及调控方法，适用供热管网不同热力入口的分时分区分温精准供热，有利于系统的高效运行，满足用户热需求同时，显著节能减排。
[0008]集中供热运行调节的主要目的是使供热系统在满足用户热需求的前提下，避免过度供热引起的能源浪费。很多学者对集中供热系统的运行调节做了相应的研究工作。已有很多理论研究与实践表明，分时分区分温的供热模式具有很好的节能效果。文献大多集中
在单体房间、独立建筑的负荷预测及分时分区供热理论模拟及试验研究方面。
[0009]集中供热系统的实际运行中，传统的实际操作大都是依据历史运行经验主要根据未来室外气温的变化来确定，如普遍采用的气候补偿器。这种调节的假设前提是，热网历史经验能够很好地满足用户热需求，且不存在过度供热。实际上，由于存在系统惯性、建筑热惰性、用户实际需求的时变性，以及建筑内部人员行为、室外气温外其他气象因素等的各种不确性热扰，未来的负荷需求及系统的响应均与历史经验存在较大偏差。
[0010]鉴于此，开发以目标负荷管控为核心的集中供热运行调节方法，充分考虑用户实际需求的时变性及其差异性、气象因素及其累积效应、系统惯性、建筑热惰性，给出足够小偏差范围内的负荷预报及调控方法，有利于实现建筑领域清洁高效供热，对于实现“按需供热”的精准目标能耗管控和具有重要意义。
[0011]关于供热系统负荷模型及预测方法的报导很多，现有方法基本可以归为两类，一是，能够计算给定气象条件下不同目标室温的需求负荷，主要采用专用模拟软件或体积热指标法进行理论分析，需要输入设计参数等较多物理量，与实际运行存在较大偏差。二是，结合热网运行经验预测未来时刻的负荷，大都仅考虑室外气象因素与负荷的相关性，部分文献将用户室温作为反馈参与实际运行调节。前者通常需要输入设计参数等比较多的物理量，对于集中供热系统的实际运行给出理论指导。后者的假设前提是，供热系统不存在气象因素外的其他内外热扰，这与实际现象存在很大偏差。
[0012]集中供热系统的建筑热过程通常存在长时滞以及大惯性的特征，同时由于气候、室内热扰、用户用热模式等因素存在一定的随机性和时变性，使得负荷预测具有一定程度的动态不确定性。
[0013]关于集中供热系统末端用户的负荷预测研究，文献报导大多仅考虑气象对负荷的影响，部分研究考虑了特殊日期、占用率等因素对用户类型相同建筑负荷的影响。
[0014]研究表明，建筑热负荷受外部环境和人员行为的影响，在时间上呈现出一定的周期特性。用户行为的不确定性会影响模型的预测精度，且改变居民用户行为对降低建筑能耗具有巨大潜力。
[0015]基于物理原理模型(如EnergyPlus)统计的数据分析，可以系统分析不同因素对负荷的影响，但需要输入较多物理参数的信息；基于机器语言(如ANN、LSTM等) 实验统计的数据分析，不依赖太多物理量也可以保持一定的预测精度，但其结果对样本依赖性强，有严格的适用范围。
[0016]关于供热系统负荷模型及预测方法的报导，大都仅考虑室外气象因素与负荷的相关性，部分文献将用户室温作为反馈参与实际运行调节。假设前提是，目标室温值是不变的，供热系统不存在气象因素外的其他内外热扰，需求负荷仅与气象因素有关，这与实际现象存在很大偏差。
[0017]室外气象因素是影响供热负荷及运行调节的重要因素，涉及室外温度、气温、风速、辐射等气象因子。相关研究中关于室外气象因素的处理方式可以归为三类：一是，将气温、风速、辐射等气象因子均作为模型输入物理量；二是，利用环境综合温度概念，考虑了太阳辐射和风速的对空气温度的影响；三是，利用气温累计效应，综合考虑室外气象因素的影响。
[0018]众多研究表明，待测时刻的负荷与气温相关，且与前几日的负荷相关；人员行为等
对负荷的影响具有周期性。
[0019]鉴于此，本专利提出一种简易可行的新型热力入口负荷动态预测及调控方法。以目标能耗管控为核心，“机理+数据”融合建模，包括基于稳态传热方程的基础负荷模型和基于机器语言简单模型的热扰动态修订模型，可兼顾长期趋势的掌控和短期预测的精度。模型参数基于热网实际历史数据标定，仅涉及负荷、气温、室温三个物理量，不需要输入设计参数等众多物理量和设定很多物性系数，很容易实行。
[0020]针对用户室温、室外环境等确定性因素，从基本传热方程出发，建立基础热负荷模型，考虑表征用户需求的室温特征值和综合气象因素及其累积效应的综合气温与负荷的相关性。基于热网历史数据标定模型参数，有利于对长期变化趋势的管控。对于气象因素外的影响均归为不确性热扰，包括相邻入口建筑房间的传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新型热力入口负荷动态预测及调控方法，其特征在于：采集安装在用户侧热力入口供水管道上的热量表、流量传感器、供水温度传感器及安装在热用户室内的室温传感器的数据，并以目标负荷为中心，利用气象及室温负荷对基础负荷预测值进行周期性补偿，得到基于负荷模型的目标能耗调控路线；所述方法的具体步骤为：1)采集热网运行数据通过通讯模块传输至上位机，并保存在数据库中；2)读取数据库中的气象信息、室温及负荷，根据历史数据对基础负荷模块及热扰动态预测模块中的参数进行标定，并在运行过程中进行周期性校准；3)基于外围模块确定未来时刻表征用户需求的室温特征值、考虑气象因素及累积效应的综合气温输入负荷模型，计算得到未来时刻基础负荷的预测值，从基础负荷模块获取未来时刻的基础负荷预测值并输入至热扰动态预测模块，并对基础负荷预测值进行周期性校准及负荷补偿修订，得到目标负荷；4)将上述该目标负荷输出给控制对象，并以目标负荷为核心进行控制单元的运行调节，达成“按需供热”的目标能耗精准管控。2.根据权利要求1所述的新型热力入口负荷动态预测及调控方法，其特征在于：所述步骤3)中基础负荷模块的具体实现步骤为：1)根据稳态传热方程，基于集总参数法，仅考虑用户室温、室外环境等确定性因素与负荷的相关性，热力入口的稳态负荷计算公式为：Q＝kF(t
n
‑
t
w
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中：Q为热力入口的热负荷，单位为W；k为传热系数，单位为W/(m2·
℃)；F为传热面积，单位为m2；t
n
,、t
w
分别为室内、外空气温度，单位为℃；2)针对某确定的热力入口，确定负荷与室内外温差的相关性，如下式：Q＝f(t
n
,t'
w
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中：t
n
为该热力入口表征用户热舒适性的室温特征值；t
’
w
为代表气象因素及其累积效应的综合气温；Q为该热力入口的负荷；3)从数据库获得相关参数，进行数据预处理，获得时间点一致的参数，包括室温、气温以及负荷，基于历史数据对模型进行参数标定和检验，其中气温为考虑气象因素及其累积效应的综合气温，室温选取控制单元有代表性的监测点室温，室温监测点覆盖控制对象供热范围内典型性位置，如距离热源远近、位于建筑中的位置、朝向，选取室内人员行为等内部热扰小的监测点室温，结合实际负荷模拟，确定所关注热力入口在供热运行期间的室温特征值；4)影响负荷的主要气象因素主要包括气温、风速、太阳辐射，一定程度上均可以表现在其对供热建筑储放热特性的影响，结合建筑热惰性的考虑，气温及其他气象因素对负荷的影响可以用考虑气温累积效应的综合气温来体现，通常，持续时间超过3天以上时，影响程度会变小，所以一般只考虑待测日前3天的气温，基于以上分析，对待测日温度采用如下公式进行修正：
其中：i为待预测日第i日；t
’
w,i
为待预测日综合气温；t
w,i
为预测日的平均气温；t
w,i
‑1为预测日前一日的平均气温；t
w,i
‑2为预测日前二日的平均气温；t
w,i
‑3为预测日前三日的平均气温；m0，m1，m2，m3为相应累积效应系数；5)负荷模型函数的具体形式和参数标定，包括公式(2)的具体形式及参数标定、公式(3)的参数标定，根据历史数据进行标定，采用多元回归和机器语言迭代寻优，设定模型精度控制值，并进行模型校验；6)读取数据库，将基于外围模块确定的未来时刻目标室温和气象信息，输入上述标定好的负荷模型，计算得到控制单元未来时刻的基础负荷需求，进入热扰动态修订模块以确定调节用的目标负荷；7)在实际运行过程中，考虑系统临时参数变化、人员行为等不确定性扰动，对负荷模型、预测的基础负荷进行周期性校准和动态修正。3.根据权利要求1所述的新型热力入口负荷动态预测及调控方法，其特征在于：所述步骤3)中热扰动态预测模块的具体实现步骤为：1)人工神经网络的热扰动态预测模块的建立：采用双向长短期记忆LSTM网络模型，基于输入序列的时间顺序对所有统计样本输入进行滚动预测，将隐藏层分为正反两个独立的隐藏层，输出层同时具有过去和未来的信息，加深对原序列特征提取层次；双向长短期记忆LSTM网络模型将LSTM变为两个传递状态，一个C
t
和一个h
t
，并在算法中加入了一个模块，在一个信息x
t
进入cell后，和h
t
拼接训练得到3个状态，计算具体公式如下：i
t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊红，崔棉善，刘德朝，马睿杰，王泽宇，崔旭阳，
申请(专利权)人：格物智控天津能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：