一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测方法及系统与流程

本发明涉及供热能源管理，具体涉及一种换热系统日负荷预测方法及系统。

背景技术：

1、供热负荷预测是供热公司的重要工作之一，准确的负荷预测能够经济合理地安排热源的供热量，保证热网运行的安全稳定性，减少不必要的供热量，有效降低供热成本，提高经济效益和社会效益。

2、换热系统作为热网中最靠近用户端的供热站，是最小的热量供应单位。热力站内通常按用户供暖系统分区设置相应的换热系统，通过调节进入换热器的流量达到调控用户供暖系统供热量的目的。换热系统供热量偏大时，将导致用户室温增高；换热系统供热量偏小时，用户室温将偏低，从而产生投诉等问题，因此针对换热系统的负荷预测是热源生产与热网调度的重要决策因素。

3、换热系统的供热量与室外光照情况、风力、建筑蓄热、内部得热等因素有关，同时由于换热系统内供暖建筑不同、供暖设备差异化、换热系统循环流量的差异，因此导致换热系统必须进行个性化负荷预测。

技术实现思路

1、本发明的目的是：针对现有技术的不足，提供一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测方法及系统，用于换热系统供热量做出精确预测。

2、本发明的第一个技术方案是：一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测方法，包括以下步骤：

3、a.初始参数配置；

4、对换热系统所在地的设计室内温度t′n、设计室外气温t′w、换热系统实际供热面积f、预测周期，预测启动时间、预测日的目标室温tnspi进行配置；其中，预测周期为n天，n≥1；

5、b.运算参数获取；

6、获取每日实测气象，包括：每日实测平均气温twi；以及预测周期内的每日气象预报，包括：气象、风力、每日24h的预报小时气温的平均值twfi；

7、获取换热系统的历史运行数据，包括：逐时供热量，即该换热系统采集的热表累计热量减去上一小时累计热量；

8、获取实际综合室温tni；

9、c.数据清洗；

10、对步骤b中的换热系统的历史运行数据进行处理，得到符合条件的可用数据；

11、d.基础热指标计算；

12、由换热系统的每日逐时供热量相加得到日实际供热量；

13、由日实际供热量计算得到实际供热指标：

14、

15、其中：日实际供热量的单位为gj，换热系统实际供热面积f的单位为m2，实际供热指标的单位为w/m2；

16、由实际供热指标计算得到折算热指标：

17、

18、以预测日前m天的折算热指标的滑动平均值作为基础热指标qs1的初始值；

19、e.供热完成率计算；

20、

21、f.预测周期内的每日温差趋势、温差变化量计算；

22、预测周期内第一日的温差趋势μ(x)的计算方法为：

23、

24、其中：x为预测周期的第一日，tnspi(x)为预测周期内第一日的目标室温，twfi(x)为预测周期内第一日的预报平均温度；为与预测日前一天的实际综合室温，twi(x-1)为预测日前一天的实测平均气温；

25、预测周期内第一日的温差变化量δt(x)的计算方法为：

26、

27、在进行非首日的预测时，由于无法获得预测周期内第一日的实际综合室温以及实测平均气温，故在进行x+1,x+2,...n天的预测时，取预测当日前一日的目标室温和预测气温代替实际综合室温、实测平均气温；预测周期内非首日的温差趋势μ(x+1，x+2，...n)的计算方法为：

28、

29、预测周期内非首日的温差变化量δt(x+1，x+2，...n)的计算方法为：

30、δt(x+1，x+2，...n)＝(tnspi(x+1,x+2,...n)-twfi(x+1,x+2,...n))-(tnspi(x,x+1,...n-1)-twfi(x,x+1,...n-1))

31、g.专家知识库预测；

32、将获取的气象数据、基础热指标qs1、供热完成率、预测周期内的每日温差趋势输入专家知识库，完成对光照热指标qs2、风力热指标qs3、内部得热热指标qs4、完成率热指标qs5、趋势热指标qs6的预测；

33、h.综合热指标qi计算；

34、qi＝qs1+qs2+qs3+qs4+qs5+qs6

35、其中，qi的单位为w/m2；

36、i.供热系统日载荷预测；

37、

38、其中：qi的单位为gj。

39、本发明的第二个技术方案是：一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测系统，包括：

40、参数配置单元；所述参数配置单元用于配置换热系统所在地的设计室内温度t′n、设计室外气温t′w、该换热系统实际供热面积f、预测启动时间、预测日的目标室温tnspi；

41、运算参数获取单元；所述运算参数获取单元包括：气象参数获取模块、换热系统运行数据采集模块、室内温度获取模块；所述气象参数获取模块用于获取每日实测气象以及预测周期内的每日气象预报；所述换热系统运行数据采集模块用于获取换热系统的历史运行数据，包括：逐时供热量；所述室内温度获取模块用于获取实际综合室温tni；

42、数据清洗单元；所述数据清洗单元用于对所述换热系统运行数据采集模块所获取的历史运行数据进行处理，得到符合条件的可用数据；

43、数据准备单元；所述数据准备单元从所述气象参数获取模块、所述室内温度获取模块、所述数据清洗单元获取数据，计算得到基础热指标的初始值qs1、供热完成率、预测周期内的每日温差趋势以及温差变化量；

44、专家知识库；所述专家知识库基于判别知识以及输入的基础热指标的初始值qs1、供热完成率、预测周期内的每日温差趋势、温差变化量、预报气象完成对光照热指标qs2、风力热指标qs3、内部得热热指标qs4、完成率热指标qs5、趋势热指标qs6的预测；

45、日载荷预测单元；所述日载荷预测单元基于基础热指标的初始值qs1以及所述专家知识库的预测计算得到日载荷预测值。

46、本发明的第三个技术方案是：一种电子设备，所述电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测方法中的步骤。

47、本发明的第四个技术方案是：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的一种基于六参数模型的换热系统日负荷预测方法中的步骤。

48、有益效果：(1)本发明在给定换热系统历史运行数据及气象数据的情况下，采用多元线性回归与专家知识库相结合的组合预测技术，分别计算出基础热指标、光照热指标、风力热指标、内部得热热指标、完成率热指标、趋势热指标六个参数，在给定未来的综合目标室温的情况下，即可预测出换热系统未来一段时间的计划供热量，具有影响参数明确、热指标动态优化的特征，可适用于各类供热系统。

49、(2)本发明不断将昨日历史数据加入数据集，动态更新计算六个指标参数，确保换热系统运行过程中的任何变化导致的参数变化都能被算法辨识，不断迭代，形成供热量的动态预测方法，从而确保换热系统的负荷预测结果的准确性、持续性和稳定性。

50、(3)本发明首先考虑到换热系统内的建筑热工性能及室外气象包括室外温度、光照、风力，其次，还考虑到换热系统本身的蓄热量，采用换热系统的上一周期的完成率来量化。最后考虑到供热量的热滞后性，由于换热系统的供热量变化到建筑内室温的产生变化需要一定的时间，因此在出现一些偶发因素，比如气温骤变，当用户室温低于目标室温时，为了让室温尽快恢复到目标室温，需让供热量超调，采用更快的步长对换热系统供热量进行调整因此特别引入趋势热指标。本发明采用组合预测技术构造六参数模型，实现对未来一定时间内、给定气象条件下的换热系统供热量的精确预测。