农业养殖大棚的供能方法、终端及系统与流程

本发明涉及太阳能相变蓄能，尤其涉及一种农业养殖大棚的供能方法、终端及系统。

背景技术：

1、农业养殖大棚是一种用于种植和养殖的特殊结构或建筑物。它们通常使用塑料薄膜或玻璃覆盖，以在不同气候条件下创造适宜的环境，提供保护和控制温度、湿度、采光等因素。大棚可以帮助农民在非理想的季节或气候条件下种植作物或饲养动物。这些结构增加了农业生产的可持续性和产量，并且还可以减少对化学农药和其他化学品的依赖。农业养殖大棚广泛应用于全球各地的农业生产中。

2、现有的农业养殖大棚可通过供能系统对其供热，但是，传统的供能系统所存储的热能是一个比较固定的数值，无法精准地预测未来时间段的供热需求变化，以及时调整存储的热能，智能化水平较低。

3、在申请号为cn 202210339841.x的技术方案中，虽然其将太阳能转化为热能，并通过与相变材料蓄能系统的结合，提高了整个装置蓄热供暖的可靠性，利用控制器和自动水阀及全封闭式热水回路，实现了全自动的集热、蓄热、供热的一体系统，能够将四季的太阳能用作冬季的热能，实现夏热冬用。但只是粗放式地对热能进行存储，仍无法精准地预测未来时间段的供热需求变化，智能化水平较低。

技术实现思路

1、本发明提供一种农业养殖大棚的供能方法、终端及系统，以精准地预测未来时间段的供热需求变化，从而及时地调整存储的热能，提高智能化水平。

2、为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

3、本发明提供一种农业养殖大棚的供能方法，应用于农业养殖大棚的供能系统的控制中心，所述农业养殖大棚的供能系统还包括集热装置、热交换器、储能罐、第一热油泵、第二热油泵、相变蓄能装置及电加热装置，所述第一热油泵通过管道与所述集热装置的输入端连接，所述集热装置的输出端通过管道与所述热交换器的输入端连接，所述热交换器的输出端通过管道与所述相变蓄能装置的输入端连接，所述相变蓄能装置的输出端通过管道与所述储能罐的输入端连接，所述储能罐的输出端通过管道连接至农业养殖大棚，所述储能罐通过管道还与所述第二热油泵、电加热装置连接，所述集热装置、第一热油泵、第二热油泵、电加热装置、农业养殖大棚及相变蓄能装置分别与所述控制中心电性连接，所述集热装置用于收集太阳能并将太阳能转换成热能，所述第一热油泵用于驱动所述集热装置的热能在管道中流动，所述热交换器用于在不同的热流体之间传递热能，所述相变蓄能装置用于根据物质相变过程来蓄热或释热，所述储能罐用于存储导热介质，所述电加热装置用于对所述储能罐中的导热介质进行加热，所述第二热油泵用于驱动所述储能罐中的导热介质在管道中流动；其中，所述农业养殖大棚的供能方法包括：

4、定期获取所述农业养殖大棚在预设时间段内的用热信息，将所述预设时间段平均分割成多个子时间段；其中，所述用热信息包括所述农业养殖大棚在每个时间节点的热能消耗量，所述预设时间段包括所述农业养殖大棚的用热起始时间及用热结束时间；

5、根据所述用热信息计算每个子时间段对应的子热能消耗量，并将每个子时间段作为二维坐标系中的横坐标值，将每个子时间段对应的子热能消耗量作为所述二维坐标系中的纵坐标值，并生成用热曲线；

6、将所述用热曲线与来源于同一个所述农业养殖大棚的多条历史用热曲线进行匹配，筛选出最匹配的历史用热曲线，得到参考用热曲线；

7、计算所述参考用热曲线在未来预定时间段内的累计热能消耗量；

8、判断所述累计热能消耗量是否大于所述储能罐的剩余热量；

9、当判定所述累计热能消耗量大于所述储能罐的剩余热量时，则控制所述电加热装置对所述储能罐中的导热介质进行加热，将加热后的热能储存至所述储能罐或输送至所述农业养殖大棚。

10、进一步地，所述农业养殖大棚的供能系统还包括蒸汽发生器及蒸汽式发电机，所述蒸汽发生器分别连接所述储能罐及蒸汽式发电机，所述蒸汽式发电机的输出端连接所述农业养殖大棚的用电设备，所述蒸汽发生器用于利用所述储能罐的热能产生250℃的蒸汽，所述蒸汽式发电机用于在所述蒸汽的推动下产生电能，以为所述农业养殖大棚的用电设备供电。

11、优选地，所述将所述用热曲线与来源于同一个所述农业养殖大棚的多条历史用热曲线进行匹配，筛选出最匹配的历史用热曲线，得到参考用热曲线的步骤，包括：

12、将来源于同一个所述农业养殖大棚的每条历史用热曲线在所述二维坐标系中与所述用热曲线进行对齐；

13、利用一元函数求导公式计算所述用热曲线在每个子时间段的斜率值，得到多个第一斜率值；

14、根据所述多个第一斜率值计算所述用热曲线的标准方差，得到第一标准方差；

15、利用一元函数求导公式计算每条所述历史用热曲线在对应的每个子时间段的斜率值，得到多个第二斜率值；

16、根据每条所述历史用热曲线对应的所述多个第二斜率值计算每条所述历史用热曲线的标准方差，得到多个第二标准方差；

17、分别计算每个所述第二标准方差与所述第一标准方差的差值的绝对值，筛选出绝对值最小的第二标准方差对应的历史用热曲线作为参考用热曲线。

18、进一步地，所述定期获取所述农业养殖大棚在预设时间段内的用热信息的步骤之后，还包括：

19、获取训练数据；其中，所述训练数据包括多个用热样本信息及每个用热样本信息对应的标准向量；

20、将所述训练数据输入预先构建的初级分类器中，利用十折交叉验证方法对所述初级分类器进行训练，输出得到数据集，并将所述数据集按照预设比例划分为训练集及验证集；其中，所述初级分类器包括改进随机森林、梯度提升决策树或极端随机树模型；

21、利用所述训练集对预先构建的次级分类器进行训练，根据交叉熵损失函数计算训练后的所述次级分类器的损失值；

22、判断所述损失值是否低于预设损失值；

23、当判定所述损失值低于预设损失值时，利用所述验证集对所述次级分类器进行验证，采用验证后的次级分类器对所述农业养殖大棚进行故障分析，得到故障类别；

24、判断所述故障类别是否与所述验证集中已标记的标准故障类别一致；

25、当判定所述故障类别与所述验证集中已标记的标准故障类别一致时，将所述次级分类器作为故障分析模型；其中，所述故障分析模型为神经网络模型，用于对所述农业养殖大棚的故障类别进行分析。

26、进一步地，所述将所述次级分类器作为故障分析模型的步骤之后，还包括：

27、将所述农业养殖大棚的用热信息进行预处理和向量化后，得到特征向量；其中，所述预处理包括：归一化、去噪、插值、填补、主成分分析或统计分析；

28、将所述特征向量输入所述故障分析模型中，得到所述农业养殖大棚的目标故障类别，将所述目标故障类别发送给管理人员所在终端。

29、进一步地，所述判断所述损失值是否低于预设损失值的步骤之后，还包括：

30、当判定所述损失值不低于预设损失值时，则将所述损失值作为扩展卡尔曼滤波的初始值，并根据扩展卡尔曼滤波算法对所述次级分类器的参数进行调整，利用所述训练集对调整参数后的次级分类器进行再次训练，直至所述损失值低于预设损失值为止。

31、优选地，所述根据扩展卡尔曼滤波算法对所述次级分类器的参数进行调整的步骤，包括：

32、确定所述次级分类器的原始参数，并根据所述原始参数及初始值设置协方差矩阵；其中，所述协方差矩阵用于衡量不同变量之间的线性相关性和变量自身的方差；

33、对所述次级分类器进行正向传播，预测下一个参数的值，得到预测值，并计算预测值相对于所述原始参数的雅可比矩阵；其中，所述雅可比矩阵用于描述两个相关变量之间的偏导数关系；

34、当确定所述雅可比矩阵满足要求时，利用扩展卡尔曼滤波算法计算卡尔曼增益，利用所述卡尔曼增益调整所述预测值；其中，所述卡尔曼增益用于表征真实标签值与预测值之间的不确定性。

35、优选地，所述将所述用热曲线与来源于同一个所述农业养殖大棚的多条历史用热曲线进行匹配，筛选出最匹配的历史用热曲线，得到参考用热曲线的步骤，包括：

36、利用dtw算法将所述用热曲线与来源于同一个所述农业养殖大棚的每条所述历史用热曲线进行匹配，得到每条所述历史用热曲线的所有匹配点对；

37、根据每条所述历史用热曲线的所有匹配点对，筛选出匹配点对数量排在前m位的历史用热曲线，得到多条候选参考用热曲线；其中，所述m为大于1的正整数；

38、计算所述用热曲线与每条所述候选参考用热曲线对应所有点的余弦距离均值，得到所述用热曲线与每条所述候选参考用热曲线的匹配度；

39、根据所述用热曲线与每条所述候选参考用热曲线的匹配度，筛选出匹配度最高的候选参考用热曲线作为参考用热曲线。

40、本发明提供一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的农业养殖大棚的供能方法的步骤。

41、本发明提供一种农业养殖大棚的供能系统，包括控制中心、集热装置、热交换器、储能罐、第一热油泵、第二热油泵、相变蓄能装置及电加热装置，所述第一热油泵通过管道与所述集热装置的输入端连接，所述集热装置的输出端通过管道与所述热交换器的输入端连接，所述热交换器的输出端通过管道与所述相变蓄能装置的输入端连接，所述相变蓄能装置的输出端通过管道与所述储能罐的输入端连接，所述储能罐的输出端通过管道连接至农业养殖大棚，所述储能罐通过管道还与所述第二热油泵、电加热装置连接，所述集热装置、第一热油泵、第二热油泵、电加热装置、农业养殖大棚及相变蓄能装置分别与所述控制中心电性连接，所述集热装置用于收集太阳能并将太阳能转换成热能，所述第一热油泵用于驱动所述集热装置的热能在管道中流动，所述热交换器用于在不同的热流体之间传递热能，所述相变蓄能装置用于根据物质相变过程来蓄热或释热，所述储能罐用于存储导热介质，所述电加热装置用于对所述储能罐中的导热介质进行加热，所述第二热油泵用于驱动所述储能罐中的导热介质在管道中流动；其中，所述控制中心包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的农业养殖大棚的供能方法的步骤。

42、相对于现有技术，本发明的技术方案至少具备如下优点：

43、本发明提供的农业养殖大棚的供能方法、终端及系统，通过定期获取农业养殖大棚在预设时间段内的用热信息，将预设时间段平均分割成多个子时间段，根据用热信息计算每个子时间段对应的子热能消耗量，并将每个子时间段作为二维坐标系中的横坐标值，将每个子时间段对应的子热能消耗量作为二维坐标系中的纵坐标值，并生成用热曲线，将用热曲线与来源于同一个农业养殖大棚的多条历史用热曲线进行匹配，筛选出最匹配的历史用热曲线，得到参考用热曲线，计算参考用热曲线在未来预定时间段内的累计热能消耗量，当累计热能消耗量大于储能罐的剩余热量时，则控制电加热装置对储能罐中的导热介质进行加热，将加热后的热能储存至储能罐或输送至农业养殖大棚，从而利用将用热曲线与来源于同一个农业养殖大棚的多条历史用热曲线进行匹配、计算最匹配的历史用热曲线在未来预定时间段内的累计热能消耗量的方式，精确预测在未来预定时间段内所需的热能消耗量，以及时地调整存储的热能，保证系统高效稳定运行，同时提高智能化水平；此外，本发明还可提供可再生能源、减少污染、降低成本，能够运用于种、养殖业、渔业养殖及高速公路服务区的发电供热等领域，因此具有广泛的应用领域和可持续发展的潜力。同时也实现了光能-蓄热能-电能-热能一体化的能源利用方式，光能-蓄热能-电能-热能的灵活运用也将进一步推动农业养殖大棚的能源供给系统的发展和优化。