热量分配方法、装置、计算设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种热量分配方法、装置、计算设备和存储介质，属于人工智能技术领域。在该热量分配方法中，云平台根据每个换热站对应的热需模型，计算得到每个换热站的预测热量，然后，云平台根据每个换热站的预测热量来确定每个换热站的预分配热量，从而向供热控制系统发送供热策略信息，以便供热控制系统及时调整多个换热站的供热情况。上述方法利用了云平台庞大的计算能力，使得供热控制系统不必基于人工经验来调整各个换热站的热量分配，从而有效提高了供热效率，同时，由于每个换热站都有各自的热需模型，因此得到的换热站的预测热量的准确性较高，从而确保了各个换热站按需供热，实现全网联动联调，大大提高了供热效率。大大提高了供热效率。大大提高了供热效率。

【技术实现步骤摘要】
热量分配方法、装置、计算设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别涉及一种热量分配方法、装置、计算设备和存储介质。

技术介绍

[0002]供热作为城市服务的重要组成部分，对民生有着重要影响。目前的供热系统包括：热源(电厂、自有燃煤锅炉/燃气锅炉、热泵)、一次管网、部署于各区域的换热站以及二次管网，热源产生高温热水或高温蒸汽，经一次管网输送到各换热站，经换热站中布设的换热片，将热量交换到二次侧热水中，二次侧热水再经由二次管网输送到各居民家中，通过地暖管/暖气片/风机盘管等采暖设备加热室内空气，来提升室温。因此，如何对热源所产生的热量进行分配，以提高供热效率，是一个值得研究的方向。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种热量分配方法、装置、计算设备和存储介质，该热量分配方法能够为供热控制系统提供供热策略信息以提高供热效率。
[0004]第一方面，本申请提供了一种热量分配方法，由云平台执行，该云平台与供热控制系统关联，该方法包括：
[0005]获取多个换热站的预测热量，每个换热站的预测热量由每个换热站对应的热需模型对该换热站的气象数据以及第一目标室温进行处理得到，每个换热站对应的热需模型是基于第一训练数据集对第一人工智能模型进行训练得到，该第一训练数据集包括该换热站的历史气象数据、历史室温以及历史分配热量；
[0006]基于该多个换热站的预测热量和热源的产热量，确定该多个换热站在第一时间段的预分配热量；
[0007]向该供热控制系统发送供热策略信息，该供热策略信息包括该多个换热站的预分配热量。
[0008]在该热量分配方法中，云平台根据每个换热站对应的热需模型，计算得到每个换热站的预测热量，然后，云平台根据每个换热站的预测热量来确定每个换热站的预分配热量，从而向供热控制系统发送供热策略信息，以便供热控制系统及时调整多个换热站的供热情况。上述方法利用了云平台庞大的计算能力，使得供热控制系统不必基于人工经验来调整各个换热站的热量分配，从而有效提高了供热效率，同时，由于每个换热站都有各自的热需模型，因此得到的换热站的预测热量的准确性较高，从而确保了各个换热站按需供热，实现全网联动联调，大大提高了供热效率。
[0009]在一些实施例中，该热量分配方法还包括：
[0010]基于该多个换热站的预分配热量和该多个换热站的当前已供应热量，确定该多个换热站的调节优先级；或，获取预先设置的该多个换热站的调节优先级。
[0011]其中，调节优先级是指多个换热站的调节顺序。在一些实施例中，对于需要增大热
量的多个换热站，换热站所需增大的热量越多，该换热站的调节优先级越高。对于需要减少热量的换热站，换热站所需减少的热量越多，该换热站的调节优先级越高。目标换热站是指需要进行热量调节的换热站。
[0012]在一些实施例中，该热量分配方法还包括：
[0013]基于该多个换热站的调节优先级，确定至少一个目标换热站；
[0014]对该至少一个目标换热站在该第一时间段的预分配热量进行调整，得到该至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，基于该至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，向该供热控制系统发送供热调整信息，该供热调整信息包括该至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，该第二时间段为该第一时间段之后的时间段。
[0015]在一些实施例中，该基于该多个换热站的调节优先级，确定至少一个目标换热站，包括：
[0016]按照该多个换热站的调节优先级进行排序，将排序位于前目标数量的该换热站作为该目标换热站。
[0017]通过上述可选实施方式，云平台基于多个换热站的调节优先级，从多个换热站中选出至少一个需要进行热量调节的目标换热站，然后对这些目标换热站的预分配热量进行调整，从而生成供热调整信息，以便供热控制系统及时调整目标换热站的供热情况，确保供热质量。在这一过程中，由于只选择了部分换热站作为目标换热站，从而减少了管网水力波动，降低了对未调节分支的影响，实现了水力解耦，因此上述方法在保证管网水力稳定的前提下，能够最大程度满足各换热站的需求，实现全网联动联调，大大提高了供热效率。
[0018]在一些实施例中，该对该至少一个目标换热站在该第一时间段的预分配热量进行调整，得到该至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，包括：
[0019]对于任一个目标换热站，云平台按照目标步长，分多次对该目标换热站的预分配热量进行调整。
[0020]需要说明的是，正是由于云平台可以对目标换热站在第一时间段的预分配热量进行调整，因此，在这一可选实施方式中，云平台可以按照目标步长来分多次进行调整，使得目标换热站的热量调节更加细化，极大减少了管网水力波动，进一步降低对未调节分支的影响。
[0021]在一些实施例中，该热量分配方法还包括：
[0022]对于任一该目标换热站，基于该目标换热站在第二时间段的预分配热量，确定该目标换热站的阀门调节参数，该目标换热站的阀门调节参数由该目标换热站的阀门调节模型对该目标换热站的第二目标室温进行处理得到，该目标换热站的阀门调节模型基于第二训练数据集对第二人工智能模型进行训练得到，该第二训练集包括历史气象数据、历史室温、历史热媒平均温度以及历史阀门调节参数；
[0023]向该供热控制系统发送阀门调节信息，该阀门调节信息包括该目标换热站的阀门调节参数。
[0024]通过上述可选实施方式，对于任一目标换热站，云平台根据目标换热站对应的阀门调节模型，得到了目标换热站的阀门调节参数，从而生成阀门调节信息，以便供热控制系统根据该阀门调节信息及时调整目标换热站的供热情况，确保供热质量。在这一过程中，由于每个目标换热站都有各自的阀门调节模型，因此得到的阀门调节参数的准确性较高，从
而避免了人工设置阀门调节参数，节约了资源，提高了供热效率。
[0025]在一些实施例中，该基于该多个换热站的预测热量和热源的产热量，确定该多个换热站的预分配热量，包括：
[0026]若该多个换热站的预测热量的总和大于该热源的产热量，则降低该多个换热站的该第一目标室温，基于降低后的该第一目标室温，重新获取该多个换热站的预测热量；
[0027]若重新获取的该多个换热站的预测热量的总和不大于该热源的产热量，则将重新获取的该多个换热站的预测热量确定为该多个换热站的预分配热量。
[0028]通过上述可选实施方式，当多个换热站的预测热量的总和大于该热源的产热量时，表明热源产热不足，此时云平台通过降低第一目标室温的方式(例如，第一目标室温为18℃，降低后的第一目标室温为17℃，本申请对此不作限定)，重新获取多个换热站的预测热量，直到重新获取的多个换热站的预测热量的总和满足热源的产热量。这一过程也可以称为热量平衡过程，通过对基于热需模型预测得到的预测热量进行修正，使得多个换热站的总需热量满足热源的总产热量，确保全网平衡供热，保证供热质量。
[0029]在一些实施例中，该热量分配方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热量分配方法，其特征在于，由云平台执行，所述云平台与供热控制系统关联，所述方法包括：获取多个换热站的预测热量，每个换热站的预测热量由每个换热站对应的热需模型对所述换热站的气象数据以及第一目标室温进行处理得到，每个换热站对应的热需模型是基于第一训练数据集对第一人工智能模型进行训练得到，所述第一训练数据集包括所述换热站的历史气象数据、历史室温以及历史分配热量；基于所述多个换热站的预测热量和热源的产热量，确定所述多个换热站在第一时间段的预分配热量；向所述供热控制系统发送供热策略信息，所述供热策略信息包括所述多个换热站的预分配热量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述多个换热站的预分配热量和所述多个换热站的当前已供应热量，确定所述多个换热站的调节优先级；或，获取预先设置的所述多个换热站的调节优先级。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述多个换热站的调节优先级，确定至少一个目标换热站；对所述至少一个目标换热站在所述第一时间段的预分配热量进行调整，得到所述至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，基于所述至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，向所述供热控制系统发送供热调整信息，所述供热调整信息包括所述至少一个目标换热站在第二时间段的预分配热量，所述第二时间段为所述第一时间段之后的时间段。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于任一所述目标换热站，基于所述目标换热站在第二时间段的预分配热量，确定所述目标换热站的阀门调节参数，所述目标换热站的阀门调节参数由所述目标换热站的阀门调节模型对所述目标换热站的第二目标室温进行处理得到，所述目标换热站的阀门调节模型基于第二训练数据集对第二人工智能模型进行训练得到，所述第二训练集包括历史气象数据、历史室温、历史热媒平均温度以及历史阀门调节参数；向所述供热控制系统发送阀门调节信息，所述阀门调节信息包括所述目标换热站的阀门调节参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个换热站的预测热量和热源的产热量，确定所述多个换热站的预分配热量，包括：若所述多个换热站的预测热量的总和大于所述热源的产热量，则降低所述多个换热站的所述第一目标室温，基于降低后的所述第一目标室温，重新获取所述多个换热站的预测热量；若重新获取的所述多个换热站的预测热量的总和不大于所述热源的产热量，则将重新获取的所述多个换热站的预测热量确定为所述多个换热站的预分配热量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述换热站对应的任一被供热单元的实测室温，基于所述实测室温、所述换热站的历史气象数据以及历史分配热量，对所述换热站的热需模型进行更新，得到更新后的所
述换热站的热需模型。7.一种热量分配装置，其特征在于，所述热量分配装置与供热控制系统关联，所述装置包括：获取模块，用于获取多个换热站的预测热量，每个换热站的预测热量由每个换热站对应的热需模型对所述换热站的气象数据以及第一目标室温进行处理得到，每个换热站对应的热需模型是基...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖玉玺，刘乾坤，姜海楠，胡亮，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：