基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法及系统与流程

1.本发明属于供热系统的先进控制技术领域，具体涉及一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法及系统。


背景技术：

2.城市集中供热系统是我国北方城市能源系统的重要组成部分，直接关系百姓民生。城市集中供热系统是一个具有强耦合、大滞后特性的复杂系统，其中热力站的调控存在调控粗放、主要依赖人工经验、调节不及时等诸多问题。供热系统通过在热源厂内生产高温热水并驱动热水在一次侧管网内循环流动，向各热力站输送热能，在热力站内，一次侧与二次侧进行换热，将热量从一次侧换热到二次侧，二次侧再向二次侧管网内的各个热用户进行供热。
3.目前的热力站无法准确预测各楼宇热用户的具体需求，往往采取过量供热的措施，造成了能源浪费、利用效率低下等问题。而在调控过程中，为满足楼宇需求，当前供热系统通过建立温度采集系统以室温为直接调控目标进行控制。而实际上，在楼宇温度分布存在规律，不同的室温分布可能对应相同的调控需求。参考热力学中的熵概念，建立楼宇温度多样性评价指标，体现需求侧的多样化用能信息的同时可从系统整体有序性反映楼宇温度分布特征，为供热系统按需精准调控提供新的思路。
4.因此，基于上述技术问题需要设计一种新的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法及系统。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法及系统。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法，包括：
7.根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；
8.获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；
9.获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及
10.建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控。
11.进一步，根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间的方法包括：
12.所统计楼宇数据中最高温度为t
max
，最低温度t
min
，温度范围大小为t
a
＝t
max
‑
t
min
，将温度范围[t
max
，t
min
]均匀划分为n个温度区间：
[0013]
{[t
min
，t1]，[t1，t2]，[t2，t3]，
…
，[t
m
‑1，t
max
]}；
[0014]
其中，t
min
＝t0，t
max
＝y
n
；记温度区间大小为落在温度区间[t
i
‑1，t
i
]中的温度数据组数为z
i
。
[0015]
进一步，所述获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响的方法包括：
[0016]
获取测量数据取值落在温度区间的概率；
[0017]
温度区间i：[t
i
‑1，t
i
]的权重系数为w
i
；
[0018]
供热统的期望温度为t
e
；
[0019]
期望温度为满足用户需求的温度，温度区间与期望温度偏差越大，该区间对多样性影响越大，则其权重系数越大；
[0020]
测量数据取值落在温度区间的概率p
i
为：
[0021][0022][0023]
进一步，间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响的方法还包括：
[0024]
获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响，即区间i带来的对多样性的影响d
i
为：
[0025][0026]
其中，n为温度区间数；d
i
为关于p
i
的函数，在(0，1/e]时递增，在(1/e，1]时递减。
[0027]
进一步，所述获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性的方法包括：
[0028]
楼宇温度分布的相对多样性d
rel
为：
[0029][0030]
其中，对任意温度区间划分方式，求和函数d
rel
的极大值在所有d
i
取1/n时取得；
[0031]
温度分布多样性d
j
为：
[0032][0033]
其中，k为多样性修正系数；α
j
为该类建筑多样性维数。
[0034]
根据实际需求和历史数据确定多样性修正系数k与多样性维数α
j
。
[0035]
进一步，所述建立供热系统楼宇级的数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控的方法包括：
[0036]
获取供热系统运行过程中楼宇的室温数据多样性数据，获得供热系统需求侧楼宇、房间的温度数据，获取楼宇的温度分布多样性d
j
，则需求侧的多样性计算结果为
[0037]
运行数据库获取供热系统运行过程中的设备参数：一次侧阀门开度θ、一次侧供温
t
一次侧供
、二次侧供温t
二次侧供
、二次侧循环泵的运行频率f和调控参数β；
[0038]
建立各种调控参数与室温多样性的数据驱动映射模型：
[0039][0040]
根据数据驱动映射模型计算出需求侧室温多样性的设定值，并根据数据驱动映射模型获取一次侧阀门开度θ、一次侧供温t
一次侧供
、二次侧供温t
二次侧供
、二次侧循环泵的运行频率f的目标值，根据目标值更新温度分布多样性，使目标楼宇的温度分布多样性d
j
能稳定在设定值。
[0041]
第二方面，本发明还提供一种上述基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法采用的数据驱动映射模型，包括：
[0042][0043]
其中，需求侧的多样性计算结果为一次侧阀门开度为θ；一次侧供温为t
一次侧供
；二次侧供温为t
二次侧供
；二次侧循环泵的运行频率为f；调控参数为β。
[0044]
第三方面，本发明还提供一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控系统，包括：
[0045]
划分模块，根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；
[0046]
影响获取模块，获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；
[0047]
多样性模块，获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及
[0048]
模型构建模块，建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控。
[0049]
第四方面，本发明还提供一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控装置，包括：
[0050]
楼宇温度特性数据采集模块、温度多样性计算模块、调控参数与多样性的映射模型模块、基于楼宇温度多样性评估的温度调控模块和供热系统调控目标计算及决策模块；
[0051]
所述楼宇温度特性数据采集模块包括：设置在房间温度计、楼宇所安装的温度传感器，并且所述楼宇温度特性数据采集模块将数据传输至温度多样性计算模块；
[0052]
所述温度多样性计算模块适于数据传输、数据预处理、计算分析等功能，将结果传输至调控参数与多样性的映射模型模块与供热系统调控目标计算及决策模块；
[0053]
所述调控参数与多样性的映射模型模块获得温度多样性计算模块的结果作为输入，给出实际调控过程中的目标设备参数；
[0054]
所述基于楼宇温度多样性评估的温度调控模块则给出阀门等调控对象的控制指令；
[0055]
所述供热系统调控目标计算及决策模块接受控制指令后进行筛选辨识，最终下达调控决策，同时监控楼宇温度特性数据采集模块以避免调节过当。
[0056]
本发明的有益效果是，本发明通过根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以
获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控，实现了建立楼宇温度的多样性评价指标，体现需求侧的多样化用能信息的同时从系统上反映其温度分布特征，为供热系统按需精准调控提供新的思路，并根据建立的供热系统楼宇的室温多样性和控制设备参数间关系的数据驱动映射模型进行基于温度多样性分析的按需精准调控。
[0057]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0058]
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0059]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0060]
图1是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法的流程图；
[0061]
图2是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法的原理示意图；
[0062]
图3是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控系统的原理框图。
具体实施方式
[0063]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0064]
实施例1
[0065]
图1是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法的流程图。
[0066]
如图1所示，本实施例1提供了一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法，包括：根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控，实现了建立楼宇温度的多样性评价指标，体现需求侧的多样化用能信息的同时从系统上反映其温度分布特征，为供热系统按需精准调控提供新的思路，并根据建立的供热系统楼宇的室温多样性和控制设备参数
间关系的数据驱动映射模型进行基于温度多样性分析的按需精准调控。
[0067]
在本实施例中，基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法可以划分为如下步骤：步骤s1，根据供热系统需求侧楼宇实际温度分布情况，统计温度数据，划分供热需求温度区间；步骤s2，分析温度区间与期望温度的偏差，确定温度区间的权重系数，计算各温度区间对楼宇温度多样性的影响；步骤s3，计算供热系统调控对象中，不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；步骤s4，建立供热系统楼宇级的室温多样性和控制设备参数间关系的数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控。
[0068]
图2是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法的原理示意图。
[0069]
如图2所示，在本实施例中，根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间的方法包括：在步骤s1中，根据供热系统需求侧楼宇实际温度分布情况，统计温度数据，划分供热需求温度区间；对于不同种类的需求侧楼宇，热用户情况不同，楼宇可按片区、楼层、单元、房间划分，但要求各温度数据来自于同一级别对象，实际数据采集系统应覆盖主要用户，所得数据能反映主体温度情况；所统计楼宇数据中最高温度为t
max
，最低温度t
min
，温度范围大小为t
a
＝t
max
‑
t
min
，将温度范围[t
max
，t
min
]均匀划分为n个温度区间：
[0070]
{[t
min
，t1]，[t1，t2]，[t2，t3]，
…
，[t
m
‑1，t
max
]}；
[0071]
其中，t
min
＝t0，t
max
＝t
n
；记温度区间大小为落在温度区间[t
i
‑1，t
i
]中的温度数据组数为z
i
。
[0072]
在本实施例中，所述获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响的方法包括：在步骤s2中，步骤s21，获取测量数据取值落在温度区间的概率；温度区间i：[t
i
‑1，t
i
]的权重系数为w
i
；供热统的期望温度为t
e
，由用户需求与供热系统运行实际情况决定；期望温度为满足用户需求的温度，温度区间与期望温度偏差越大，该区间对多样性影响越大，则其权重系数越大；通过z
i
与权重系数的乘积表达概率的权重，测量数据取值落在温度区间的概率p
i
为：
[0073][0074][0075]
在本实施例中，间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响的方法还包括：步骤s22，获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响，即区间i带来的对多样性的影响d
i
为：
[0076][0077]
其中，n为温度区间数；d
i
为关于p
i
的函数，在(0，1/e]时递增，在(1/e，1]时递减。
[0078]
在本实施例中，所述获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性的方法包括：在步骤s3中：步骤s31，计算温度分布的相对多样性；对同一供热系统，在不同供热条件下，其温度分布不同，对应的多样性情况也不同，对此可用温度分布
的相对多样性进行表达；分析温度分布多样性需综合考虑各区间温度对多样性的影响，楼宇温度分布的相对多样性d
rel
为：
[0079][0080]
其中，对任意温度区间划分方式，求和函数d
rel
的极大值在所有d
i
取1/n时取得；同时可知相对多样性取值为(0，1]，即是一个区间(0，1]内的函数，这说明其可在数学上直接对比；而d
i
与区间权重有关，对同一楼宇对象有不同的温度区间划分方法时，可用于表达不同划分下的楼宇用户温度差异，即可将d
rel
用于同一对象的不同状态；
[0081]
步骤s32，计算调控时通用的温度分布多样性；对不同的楼宇进行多样性分析时，只考虑温度分布的相对多样性不能表达不同楼宇之间其温度分布范围等差异；实际供热系统二级网可涵盖商业建筑、公共建筑，其用能需求存在差异，建筑温度范围不同，多样性表达也并不一致，故而提出通用的温度分布多样性d
j
为：
[0082][0083]
其中，k为多样性修正系数；α
j
为该类建筑多样性维数。
[0084]
步骤s33，结合实际需求、历史数据选择系统多样性修正系数k与多样性维数α
j
；实际使用中，α
j
表达所划分各温度区间作为信息的维度数，k是系统考虑整体各项性质的综合度量的修正；对居民供热，α
j
取1，k取1，即回归到楼宇温度分布的相对多样性d
rel
的计算方法；对于公共建筑、商业建筑的楼宇，结合人流量、建筑特性、用能时间以及供温历史数据进行参数拟合，通常考虑α
j
取0.8
‑
1.5，k与楼宇的温度范围nt
a
成正相关。
[0085]
在本实施例中，所述建立供热系统楼宇级的数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控的方法包括：在步骤s4中：步骤s41，获取供热系统运行过程中楼宇的室温数据多样性数据，根据温度测量装置的安装情况和数据采集系统实际布置，按步骤s1所述，获得供热系统需求侧楼宇、房间的温度数据；对于缺少温度测量装置的区域，可进行近似或省略，或采取仿真等手段通过二次侧、户前供回温度数据求得。然后，根据步骤s2、步骤s3所述，计算楼宇的温度分布多样性d
j
，最后按需求侧对象和系统运行时间对计算结果进行匹配整理，记需求侧的多样性计算结果为要求其包含所有楼宇的温度分布多样性计算结果数据；
[0086]
步骤s42，从运行数据库获取供热系统运行过程中的设备参数；其中需要获得热力站的运行数据，主要包括：一次侧阀门开度θ、一次侧供温t
一次侧供
、二次侧供温t
二次侧供
、二次侧循环泵的运行频率f，也可根据供热系统实际情况，包括管网控制中的阀门状态、供水温度等其他各种调控参数β；
[0087]
步骤s43，根据所获取的历史数据建立室温多样性与实际调控参数的映射关系；采用神经网络算法训练供热系统的调节模型，即通过拟合热力站一次侧阀门开度θ、一次侧供温t
一次侧供
、二次侧供温t
二次侧供
、二次侧循环泵的运行频率f等与多样性统计结果的对应关系，建立各种调控参数与室温多样性的数据驱动映射模型：
[0088][0089]
步骤s44，根据数据驱动映射模型计算出需求侧室温多样性的设定值，控制设备使得调控参数追踪该值；利用s43的室温多样性与实际调控参数的映射模型，计算得到所要控制的热力站的运行参数目标值，一次侧阀门开度θ、一次侧供温t
一次侧供
、二次侧供温t
二次侧供
、二次侧循环泵的运行频率f等，将该数值传递给控制系统，控制系统进行调节使其不断接近目标值，同时更新计算温度分布多样性，最终使得目标楼宇的温度分布多样性d
j
能稳定在设定值。
[0090]
实施例2
[0091]
在实施例1的基础上，本实施例2还提供一种上述基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法采用的数据驱动映射模型，包括：
[0092][0093]
其中，需求侧的多样性计算结果为一次侧阀门开度为θ；一次侧供温为t
一次侧供
；二次侧供温为t
二次侧供
；二次侧循环泵的运行频率为f；调控参数为β。
[0094]
实施例3
[0095]
图3是本发明所涉及的基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控系统的原理框图。
[0096]
如图3所示，在实施例1的基础上，本实施例3还提供一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控系统，包括：划分模块，根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；影响获取模块，获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；多样性模块，获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及模型构建模块，建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控。
[0097]
在本实施例中，各模块的具体功能在实施例1中已经详细描述，在本实施例中不再赘述。
[0098]
实施例4
[0099]
在实施例1的基础上，本实施例4还提供一种基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控装置，包括：楼宇温度特性数据采集模块、温度多样性计算模块、调控参数与多样性的映射模型模块、基于楼宇温度多样性评估的温度调控模块和供热系统调控目标计算及决策模块；
[0100]
所述楼宇温度特性数据采集模块包括：设置在房间温度计、楼宇所安装的温度传感器，并且所述楼宇温度特性数据采集模块将数据传输至温度多样性计算模块；所述温度多样性计算模块适于数据传输、数据预处理、计算分析等功能，将结果传输至调控参数与多样性的映射模型模块与供热系统调控目标计算及决策模块；所述调控参数与多样性的映射模型模块获得温度多样性计算模块的结果作为输入，给出实际调控过程中的目标设备参数；所述基于楼宇温度多样性评估的温度调控模块则给出阀门等调控对象的控制指令；所述供热系统调控目标计算及决策模块接受控制指令后进行筛选辨识，最终下达调控决策，同时监控楼宇温度特性数据采集模块以避免调节过当。
[0101]
将上述模块分别进行模块封装，建立数据传输通道，以便温度多样性计算模块和供热系统调控目标计算及决策模块及时提取需求侧温度特性数据采集模块的数据，并且可以通过调控参数与多样性的映射模型模块为基于需求侧多样性评估的温度调控模块提供控制目标与方法，供热系统调控目标计算及决策模块能得到最可靠的结果。
[0102]
在本实施例中，基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控装置适于采用实施例1中基于温度多样性分析的供热系统楼宇级调控方法获取调控决策。
[0103]
综上所述，本发明通过根据需求侧楼宇实际温度分布获取温度数据并划分供热需求的温度区间；获取温度区间与期望温度的偏差确定温度区间的权重系数，以获取各温度区间对楼宇温度多样性的影响；获取供热系统调控对象中不同温度划分方式下所有楼宇的温度分布多样性；以及建立数据驱动映射模型，进行基于温度多样性分析的调控，实现了建立楼宇温度的多样性评价指标，体现需求侧的多样化用能信息的同时从系统上反映其温度分布特征，为供热系统按需精准调控提供新的思路，并根据建立的供热系统楼宇的室温多样性和控制设备参数间关系的数据驱动映射模型进行基于温度多样性分析的按需精准调控。
[0104]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0105]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0106]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0107]
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。