一种供热二网平衡方法技术

本发明专利技术涉及一种供热二网平衡方法，包括建立供热二网平衡的供热模型，所述供热二网平衡包括楼内供热平衡和楼栋单元之间的供热平衡；根据楼栋高度分为高区、中区和低区，在每个高度区的开始楼层设置变频泵；构建每个高度区供热平衡神经网络，得到变频泵的频率，并根据变频泵可调范围，激活循环控制指令，达到楼内供热平衡；定时获取每个换热站供热范围内各楼栋单元的参数，构建供热二网平衡神经网络，对供水流量进行调节，达到供热二网平衡。本申请在保证楼栋之间供热平衡的基础上，最大程度满足楼内的供热平衡，并遵照“大温差、小流量”原则节约热能，减少水泵的电消耗。减少水泵的电消耗。减少水泵的电消耗。

【技术实现步骤摘要】
一种供热二网平衡方法


[0001]本专利技术涉及供热系统
，具体涉及一种供热二网平衡方法。

技术介绍

[0002]目前，供热企业普遍存在二次管网水力失调现象，管网电耗大、热效率低、运行成本高，而且水力失调易导致室温冷热不均、投诉量大。
[0003]传统的供热调节方法一般需要反复测温、反复调节，工作量大、耗时耗力，效果不佳。由于将换热站与二网设备单独调节，没有形成整体联动，控制思路过于单一；同时二网平衡调节采用流量调节方式，通常按照设定的目标值进行调节，而目标值主要来源于人工经验设定，导致供热系统控制不够精细且固定，不能够针对特定的供热区域作出更加精确的控制，无法保证各单元或热用户的流量得到合理分配，造成了资源的浪费。
[0004]因此，需要提供一种供热二网的平衡方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中供热企业普遍存在二次管网水力失调现象，管网电耗大、热效率低、运行成本高，供热不平衡的问题，提供一种供热二网平衡方法。
[0006]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种供热二网平衡方法，包括：建立供热二网平衡的供热模型，所述供热二网平衡包括楼内供热平衡和楼栋单元之间的供热平衡；
[0007]根据楼栋高度分为高区、中区和低区，在每个高度区的开始楼层设置变频泵；
[0008]构建每个高度区供热平衡神经网络，得到变频泵的频率，并根据变频泵可调范围，激活循环控制指令，达到楼内供热平衡；
[0009]定时获取每个换热站供热范围内各楼栋单元的参数，构建供热二网平衡神经网络，对供水流量进行调节，达到供热二网平衡。
[0010]本专利技术的有益效果是：通过改变传统“大流量、小温差”的运行方式，减少水泵的电消耗，改变用户室温冷热不均现象，提高供热能效，节约热能；
[0011]通过设置变频泵的可变范围，即保证高区供热温度达到标准，同时确保低区室内温度不会产生过热现象，使得高中低区室温相差在标准范围内，达到供热平衡；
[0012]通过在保证楼栋之间供热平衡的基础上，最大程度满足楼内的供热平衡，并遵照“大温差、小流量”原则节约热能，减少水泵的电消耗。
[0013]在上述技术方案的基础上，本专利技术为了达到使用的方便以及装备的稳定性，还可以对上述的技术方案作出如下的改进：
[0014]进一步，所述供热模型为Gr＝(E,V),其中，E表示有向图Gr的节点集合E＝{e1,e2,...,e
n+1
}，n为楼栋单元的数量，V表示有向图Gr的边集合V＝{v1,v2,...,v
n
}。
[0015]采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过基于有向图建立供热模型，用有向图数据结构来表示各类供热实体以及实体间的联系，每一个节点代表一个实体类型，边表
示实体之间的联系，能够更为直接地描述现实供热关系网。
[0016]进一步，所述节点集合E包括主节点E
m
和子节点E
s
，主节点E
m
为换热站，每个子节点E
s
为该换热站范围内的楼栋单元，所述换热站的属性包括供水温度、回水温度和总阀门开度；所述楼栋单元的属性包括各楼栋单元中高区、中区、低区的供水温度、回水温度、供热面积、变频泵的频率、与换热站的距离和阀门开度。
[0017]进一步，将不同高度区的输入数据进行拟合，输出变频泵的最佳频率，对不同高度区的变频泵设置阈值，若输出的最佳频率位于可调范围内，则将变频泵调至最佳频率；否则，输出结果为0，且自动激活神经网络，增加一定跨度的阀门开度，得到新的流量数据f
d
，再次拟合循环计算，直至输出最佳变频泵的频率R
j
。
[0018]采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过设置变频泵频率阈值，对变频泵的输出频率进行划分，通过不同方法将变频泵频率调至最佳频率，既保证高区供热温度达到标准，同时确保低区室内温度不会产生过热现象，使得高中低区室温相差在标准范围内，达到供热平衡。
[0019]进一步，所述高度区供热平衡神经网络包括输入层、拟合层、选择层和输出层，所述输入层将处理后的数据发送给拟合层，所述拟合层将计算结果发送给选择层，所述选择层包括两个串联的神经元，每个神经元根据过滤标准对输入的数据进行筛选，若均符合，则将输入数据R
j
发送给输出层；否则发送空集给输出层；所述输出层的输出为其中，R
j
为变频泵的频率。
[0020]进一步，所述拟合层的计算过程为其中，ρ为流体介质密度，ξ为调节阀阻力系数，S为管道横截面积，f为流量，ξ'为管段阻力系数，c0、c1、c2为循环泵扬程参数，K
r
为循环泵实际运行频率与额定运行频率的比值，f0为循环泵实际流量。
[0021]采用上述进一步技术方案的有益效果是：通过高度区供热平衡神经网络的输入层去除冗余数据、噪声数据，拟合层根据阻力系数、介质密度、流量等因素计算变频泵的频率，可以得到变频泵频率的实时数据，确保神经网络计算准确度，提高输出频率划分的精准性。
[0022]进一步，供热二网平衡包括计算换热站二网循环的总温度，通过气候补偿器根据室外温度的变化以及室内温度要求，基于稳态热平衡设定供水温度，根据供热系统运行调节稳态计算换热站的供水温度和回水温度；
[0023]对于任一换热站及其覆盖区域，计算各楼栋单元权重；
[0024]设定供回水温差最低阈值Td
ε
和流量最高阈值f
ε
,当|Tg
d
‑
Th
d
|＜Td
ε
时，根据高区神经网络的结果，构建供热二网平衡神经网络，将n个楼栋单元的供回水温差Td
d
以时间序列作为网络输入，得到最佳流量值，其中Tg
d
为供水温度，Th
d
为回水温度。
[0025]采用上述进一步技术方案的有益效果是：当供回水温差小于最低阈值时，需要通过供热二网平衡神经网络对供热二网进行平衡调节，避免系统资源大量浪费，有效发挥变频调速运行的功能，达到供热指标。
[0026]进一步，所述供热二网平衡神经网络包括输入层、模式层、求和层及输出层，所述输入层与模式层连接，将输入变量传递至模式层，模式层神经元传递函数为径向基函数：
其中，为神经元对应的学习样本,σ2是输入变量与其对应样本的方差。
[0027]进一步，所述求和层包括第一类神经元和第二类神经元，所述第一类神经元为每个模式层神经元的输出和，模式层与每个神经元的连接权值为1；所述第二类神经元为预期结果与每个模式层神经元的加权和。
[0028]采用上述进一步技术方案的有益效果是：以径向基网络为基础，具有良好的非线性逼近性能，计算输入特征向量与训练集中各个模式的匹配程度，大大加快学习过程收敛速度，避免了限于局部极小值。
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种供热二网平衡方法，其特征在于，包括：建立供热二网平衡的供热模型，所述供热二网平衡包括楼内供热平衡和楼栋单元之间的供热平衡；根据楼栋高度分为高区、中区和低区，在每个高度区的开始楼层设置变频泵；构建每个高度区供热平衡神经网络，得到变频泵的频率，并根据变频泵可调范围，激活循环控制指令，达到楼内供热平衡；定时获取每个换热站供热范围内各楼栋单元的参数，构建供热二网平衡神经网络，对供水流量进行调节，达到供热二网平衡。2.根据权利要求1所述的供热二网平衡方法，其特征在于，所述供热模型为G
r
＝(E,V),其中，E表示有向图G
r
的节点集合,E＝{e1,e2,...,e
n+1
}，n为楼栋单元的数量，V表示有向图G
r
的边集合V＝{v1,v2,...,v
n
}。3.根据权利要求2所述的供热二网平衡方法，其特征在于，所述节点集合E包括主节点E
m
和子节点E
s
，主节点E
m
为换热站，每个子节点E
s
为该换热站范围内的楼栋单元，所述换热站的属性包括供水温度、回水温度和总阀门开度；所述楼栋单元的属性包括各楼栋单元中高区、中区、低区的供水温度、回水温度、供热面积、变频泵的频率、与换热站的距离和阀门开度。4.根据权利要求1所述的供热二网平衡方法，其特征在于，将不同高度区的输入数据进行拟合，输出变频泵的最佳频率，对不同高度区的变频泵设置阈值，若输出的最佳频率位于可调范围内，则将变频泵调至最佳频率；否则，输出结果为0，且自动激活神经网络，增加一定跨度的阀门开度，得到新的流量数据f
d
，再次拟合循环计算，直至输出最佳变频泵的频率R
j
。5.根据权利要求4所述的供热二网平衡方法，其特征在于，所述高度区供热平衡神经网络包括输入层、拟合层、选择层和输出层，所述输入层将处理后的数据发送给拟合层，所述拟合层将计算结果发送给选择层，所述选择层包括两个串联的神经元，每个神经元根据过滤标准对输入的数据进行筛选，若均符合，则将输入数据R
...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜晓洁，张增才，梁志刚，
申请(专利权)人：山东兰格尔节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：