一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统技术方案

本发明专利技术属于供热保障技术领域，具体提供了一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统，其包括处理单元，所述处理单元运行指定的程序指令，所述程序指令致使所述处理单元顺序或者并行的执行步骤以实现：根据热量从热源到热力站点的传递时延，采用支持向量机算法等机器学习模型，对最终供水温度有关的热负荷进行预测。本发明专利技术作为集中供热系统的子系统可根据热源的供热类型、供热能力、供热负荷进行数据分析，辅助实现各种类型热源的供热负荷预测分析功能，对及时掌握热源供热负荷情况、保障换热站供热能力及提高应对极严寒天气的能力具有指导意义。力具有指导意义。力具有指导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统


[0001]本专利技术属于供热保障
，涉及信息处理技术，具体涉及一种考虑长输管网运行条件的供热热源保障系统。

技术介绍

[0002]随着集中供热技术的快速发展，供热企业的供热面积不断增长，热力的生产和运行工作如何实现合理高效是供热企业共同面对的技术问题。一方面的，根据国际环境治理标准，热力企业在技术改进中还需要考虑节能降耗，降低供热成本，减少对生态环境的污染与破坏的问题。
[0003]当前，新建的换热站基本加装了具有数据远传控制的仪表设备，具有更高控制能力的换热站实现了无人值守。然而对于集中供热，热源是最大保障，只有稳定的热源，供热企业才能保证供热管网安全运行和居民的舒适温度。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种根据热源的供热类型、供热能力、供热负荷进行大数据挖掘分析智慧热网
‑
热源保障功能模块，进而实现各种类型热源的供热负荷预测分析功能，以便及时掌握热源供热负荷情况、保障换热站供热能力及提高应对极严寒天气的能力。
[0005]本专利技术通过多个实施例所提供的技术方案是一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统，其包括处理单元，所述处理单元运行指定的程序指令，所述程序指令致使所述处理单元顺序或者并行的执行以下步骤：
[0006]步骤1，获取一集中供热系统中一热源出口处与时间有关的第一组热源参数；
[0007]步骤2，获取所述集中供热系统中一热力站点处与时间有关的第二组热源参数；
[0008]步骤3，使用一判断方法，根据所述第一组热源参数和所述第二组热源参数的时间相关性，获得所述热源的参数传递到所述热力站点的延迟时间；
[0009]步骤4，根据所述集中供热系统中一热力管网多个热力站点的延迟时间，获得其热源的参数传递到该热力管网的延迟时间；
[0010]步骤5，在接收所述集中供热系统一热力管网的一时间段内的气象参数预测请求时，返回该时间段推后一个该热力管网的延迟时间的时间段内的气象参数预测结果；
[0011]步骤6，为所述集中供热系统一指定热力管网提供用于预测的若干连续时间段；
[0012]步骤7，使用步骤6所获得的若干连续时间段和步骤5所获得的气象参数预测结果训练一机器学习模型，使该机器学习模型能够根据所述集中供热系统指定热力管网一当前时间段的实际热负荷预测其未来一时间段的平均热负荷；
[0013]步骤8，根据一请求，向所述集中供热系统的热力管网远程监控系统提供步骤7获取的指定热力管网的指定未来时间段的平均热负荷。
[0014]进一步的改进在于，步骤4中所述热力站点包括该热力管网中端和末端的若干热力站点。优选的改进在于，所述若干热力站点位于同一趸售区域或自管区域；所述热力管网
包括一次管网和/或二次管网。
[0015]进一步的改进在于，步骤3所述判断方法为分别求取第一时刻的所述第一组热源参数与若干第二时刻的所述第二组热源参数之间的皮尔森相关系数，以其中皮尔森相关系数最大的第二组热源参数对应的一个第二时刻与所述第一时刻的差值作为所述热源的参数传递到所述热力站点的延迟时间。优选的改进在于，所述若干第二时刻中最小值与所述第一时刻差值大于等于一个指定的时间间隔。
[0016]进一步的改进在于，所述热源参数包括供水温度、回水温度、供水压力、回水压力、瞬时流量、瞬时热量和/或累计热量。
[0017]进一步的改进在于，步骤7所述的机器学习模型为支持向量机，所述支持向量机的特称空间维度即所述气象参数的个数。
[0018]进一步的改进在于，热源保障系统包括数据存储模块，所述数据存储模块用于可读写的存储：
[0019]所述热源出口处和/或热力站点的热源参数；
[0020]所述热源的参数传递到所述热力站点的延迟时间；
[0021]所述热源的参数传递到所述热力管网的延迟时间；
[0022]所述用于预测的若干连续时间段；
[0023]所述机器学习模型的训练程序模块；和/或，
[0024]所述机器学习模型的训练完成的模型文件。
[0025]进一步的改进在于，热源保障系统包括与气象参数服务系统连接的通信接口。
[0026]进一步的改进在于，所述处理单元包括位于热力站点的边缘处理单元，所述边缘处理单元用于执行步骤1、步骤2和/或步骤3中与其所在热力站点相关的步骤。
[0027]本专利技术提供了一种涉及预测模型的智慧热网
‑
热源保障系统，可根据热源的供热类型、供热能力、供热负荷进行大数据挖掘分析，辅助实现各种类型热源的供热负荷预测分析功能，对及时掌握热源供热负荷情况、保障换热站供热能力及提高应对极严寒天气的能力具有重要指导意义。
附图说明
[0028]图1为本专利技术现有技术中集中供热系统的结构示意图；
[0029]图2为本专利技术一实施例中热源保障系统在现有集中供热系统的部署示意图；
[0030]图3为本专利技术一实施例中热源保障系统在现有集中供热系统的部署示意图；
[0031]图4为本专利技术一实施例中热源保障系统的结构示意图；
[0032]图5为本专利技术一实施例中热源保障系统软件功能模块示意图；
具体实施方式
[0033]首先需要说明的是，如图1所示的一个简单示范，现有技术的集中供热系统中，由电厂等热源通过热力管网向热力站点1、2等多个热力站点提供热流(热水、蒸汽或者混合热流)，常见的热力站点是介于一次管网与二次管网之间的换热站，以及不涉及热交换仅用于保持或者调节一次管网压力的隔压站。本专利技术的主要技术构思在于，根据热量从热源到热力站点的传递时延，采用支持向量机算法构建数学模型，对最终供水温度进行预测。
[0034]下面本专利技术的技术方案做进一步说明，但它不构成对本专利技术权利要求的限制。
[0035]参考图2，本实施例提供的一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统，该热源保障系统是一集中供热系统的子系统，与集中供热系统的热力管网远程监控系统通信连接，其由部署于云端的服务器实现，本专利技术中执行程序指令的处理单元为云端服务器的虚拟处理器，程序指令全部部署于云端。热力管网远程监控系统与气象参数服务系统通信连接以获取历史、实时和预测时间段的气象参数。
[0036]本实施例中，热力管网远程监控系统包括设置于热源出口位置处的第一仪表组，第一仪表组包括传感器和计量装置，其中传感器实现热源出口的实时物理量的采集，计量装置实现热源出口的累计物理量的采集。传感器包括供水温度传感器、回水温度传感器、供水压力传感器、回水压力传感器、瞬时流量传感器、瞬时热量传感器(热流传感器)，计量装置包括记录累计热量的热量表。
[0037]热力管网远程监控系统还包括设置于热力管网距离热源中端的第二仪表组，第二仪表组包括传感器和计量装置，其中传感器实现热源出口的实时物理量的采集，计量装置实现热源出口的累计物理量的采集。传感器包括供水温度传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于长输管网优化热源运行参数的热源保障系统，其特征在于：包括处理单元，所述处理单元运行指定的程序指令，所述程序指令致使所述处理单元顺序或者并行的执行以下步骤：步骤1，获取一集中供热系统中一热源出口处与时间有关的第一组热源参数；步骤2，获取所述集中供热系统中一热力站点处与时间有关的第二组热源参数；步骤3，使用一判断方法，根据所述第一组热源参数和所述第二组热源参数的时间相关性，获得所述热源的参数传递到所述热力站点的延迟时间；步骤4，根据所述集中供热系统中一热力管网多个热力站点的延迟时间，获得其热源的参数传递到该热力管网的延迟时间；步骤5，在接收所述集中供热系统一热力管网的一时间段内的气象参数预测请求时，返回该时间段推后一个该热力管网的延迟时间的时间段内的气象参数预测结果；步骤6，为所述集中供热系统一指定热力管网提供用于预测的若干连续时间段；步骤7，使用步骤6所获得的若干连续时间段和步骤5所获得的气象参数预测结果训练一机器学习模型，使该机器学习模型能够根据所述集中供热系统指定热力管网一当前时间段的实际热负荷预测其未来一时间段的平均热负荷；步骤8，根据一请求，向所述集中供热系统的热力管网远程监控系统提供步骤7获取的指定热力管网的指定未来时间段的平均热负荷。2.根据权利要求1所述的热源保障系统，其特征在于：步骤4中所述热力站点包括该热力管网中端和末端的若干热力站点。3.根据权利要求2所述的热源保障系统，其特征在于：所述若干热力站点位于同一趸售区域或自管区域；所述热力管网包括一次管网和/或二次管网。...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦玉庆，高中越，葛林，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司上安电厂，
类型：发明
国别省市：