一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法技术

本发明专利技术提供一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，属于智慧供热技术领域，具体包括：基于回水管道的水质测量系统，对回水管道内部的回水的水质进行测量，当水质的变动量大于第一变动阈值或者水质大于第一水质阈值时，产生疑似管道堵塞信号，并将其传输至管道堵塞预测系统；当管道堵塞预测系统接收到疑似管道堵塞信号后，基于水质、管道压力、室外温度、与其他用户的回水温差、与其他用户的室内温差、与其他用户的管道压力差构成输入集，并将输入集输入到基于SAA

【技术实现步骤摘要】
一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法


[0001]本专利技术属于智慧供热
，尤其涉及一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法。

技术介绍

[0002]供暖是北方地区的一项重要民生工程，近年来，随着城镇化建设的快速发展，我国城镇采暖规模不断扩大，至2018年，北方城镇采暖建筑面积达147亿m2，年供暖能耗达2.12亿tce。我国自“十一五”以来开始进行供热计量及节能改造工作，热力企业收费计量逐步由面积分摊法过渡为依据热量或室内温度、流量、通断阀开启时间等分摊热费，在保证供热质量、改革收费制度的同时，可以促进我国北方地区城镇建筑节能降耗。
[0003]在硕士论文《基于支持向量机的供暖系统智能诊断方法研究》中作者崔建敏判断在堵塞情况下，在12小时内堵塞用户与相邻用户的室温差变化速率较小，回水温度差值随着时间的变化而增大，故可以根据用户与其他用户的室温差和回水温度差判断热用户室内盘管是否堵塞，但上述方法仅仅考虑了温度的变化等基础影响因素，而一般管道堵塞除了温度变化之外，一般是由于管道内部的杂质或者微生物产生的絮状物质导致的，而且温度变化也有可能是由于开窗或者户型等干扰因素导致的，因此若不能先根据管道内部的杂质情况的基础上，当管道内部的水质存在问题的基础上，再结合室内的温度变化、管道压力、水质等因素，不仅会导致判断的准确率大大下降，而且会导致不必要的实时判断管道泄露导致的电能浪费，并且使得用户满意度也比较低。
[0004]针对上述技术问题，本专利技术提供了一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法。

技术实现思路

[0005]为实现本专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法。
[0007]一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，具体包括：
[0008]S1：基于回水管道的水质测量系统，对所述回水管道内部的回水的水质进行测量，当所述水质的变动量大于第一变动阈值或者所述水质大于第一水质阈值时，产生疑似管道堵塞信号，并将所述疑似管道堵塞信号传输至管道堵塞预测系统；
[0009]S2：当管道堵塞预测系统接收到疑似管道堵塞信号后，基于所述水质、管道压力、室外温度、与其他用户的回水温差、与其他用户的室内温差、与其他用户的管道压力差构成输入集，并将所述输入集输入到基于SAA
‑
GBDT算法和ISSA
‑
DELM算法的预测模型之中，预测得到此时的用户堵塞状态值；
[0010]S3：基于此时的所述用户堵塞状态值，确定此时的用户堵塞状态。
[0011]通过首先对水质进行测量，当水质的变动量大于第一变动阈值或者水质大于第一水质阈值时，水质较差，说明此时存在疑似管道堵塞情况，并基于所述水质、管道压力、室外温度、与其他用户的回水温差、与其他用户的室内温差、与其他用户的管道压力差构成输入
集，通过采用预测模型预测得到此时的用户堵塞状态值，从而确定此时的用户堵塞状态，从而解决了原有的若不能先根据管道内部的杂质情况和管道压力变化的基础上，再结合室内的温度变化等因素，会导致判断的准确率大大下降，从而导致不必要的能源浪费和较低的用户满意度的问题，使得判断的准确率和可靠性都大大提升，从水质以及温度多角度实现对管道堵塞的预测，保证了用户供暖的安全性和可靠性，极大的提升了用户的体验。
[0012]通过首先通过对水质的判断，确定是否发生了疑似管道堵塞，不仅节省了一部分的电能，而且也使得预测变得更加可靠，通过基于水质的变动量或者水质的情况对水质进行判断，从而可以实现基于两个方面对异常水质的判断，进一步提升了预测的可靠性和准确性，通过基于所述水质、管道压力、室外温度、与其他用户的回水温差、与其他用户的室内温差、与其他用户的管道压力差构成输入集，从而实现了从多角度对故障的判断，使得整体的预测精度得到了进一步的提升，将所述输入集输入到基于SAA
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GBDT算法和ISSA
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DELM算法的预测模型之中，预测得到此时的用户堵塞状态值，从而结合了GBDT算法能处理非线性数据，可以灵活处理各种类型的数据，包括连续值和离散值的优势和DELM算法精度高的优势，进一步提升了预测模型的效率和精度，并采用SAA算法对GBDT算法的初始参数进行寻优和采用ISSA算法对DELM算法寻优，使得整体的预测效率得到了进一步的提升，保证了整体模型较好的效率和精度。
[0013]进一步的技术方案在于，所述水质测量系统测量所述回水的浑浊度、PH值、电导率、腐蚀率进行测量。
[0014]通过对回水的浑浊度、PH值、电导率、腐蚀率进行测量，从而可以实现从多角度对水质进行测量，进一步提升了对水质判断的精准性。
[0015]进一步的技术方案在于，所述水质的计算公式为：
[0016]e
z
＝k1H+k2e
d+P
(s+k3)
[0017]其中H、d、P、s分别为浑浊度、电导率、PH值、腐蚀率，k1、k2、k3均为权值。
[0018]通过采用计算公式的方式对回水的水质进行确定，从而进一步提升了对水质评价的准确性和一致性，也使得水质的判断变得更加准确。
[0019]进一步的技术方案在于，所述水质的变动量为当前水质与所述水质测量系统安装时测量得到的所述回水管道内部的回水的水质的差。
[0020]进一步的技术方案在于，产生疑似管道堵塞信号的具体步骤为：
[0021]S11当所述水质的变动量大于第二变动阈值时，对所述水质的变动曲线进行确定；
[0022]S12当所述水质的变动曲线为水质逐渐变差时，此时判断所述水质是否大于第二水质阈值；
[0023]S13当所述水质大于第二水质阈值时，此时产生疑似管道堵塞信号。
[0024]通过首先判断水质的变动量超过第二变动阈值时，此时水质可能存在问题，通过对水质的变动曲线的确定，水质的变动曲线可以为近一个月或者近一年的变动曲线，若发现水质是逐渐变差的时候，即通过水质的计算公式，水质逐渐变大，再次验证了水质可能存在问题，并最终判断水质是否大于第二水质阈值，从而确定可能有疑似管道堵塞，通过三步骤的验证，使得通过水质对管道堵塞的判断变得更加的准确，而且从趋势性的角度对水质进行判断，进一步提升了整体的判断精度。
[0025]进一步的技术方案在于，所述第二水质阈值小于第一水质阈值，所述第二变动阈
值小于第一变动阈值。
[0026]进一步的技术方案在于，还包括第三变动阈值，当所述水质的变动量大于第三变动阈值且所述水质大于第二水质阈值时，此时产生疑似管道堵塞型号，其中第三变动阈值大于第二变动阈值。
[0027]当水质的变动量比较大时，且此时的水质大于第二水质阈值，可以通过简单的判断确定管道可能存在一定的堵塞风险，从而使得判断的灵敏性得到进一步的提升。
[0028]进一步的技术方案在于，产生疑似管道堵塞信号的具体步骤为：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，具体包括：S1：基于回水管道的水质测量系统，对所述回水管道内部的回水的水质进行测量，当所述水质的变动量大于第一变动阈值或者所述水质大于第一水质阈值时，产生疑似管道堵塞信号，并将所述疑似管道堵塞信号传输至管道堵塞预测系统；S2：当管道堵塞预测系统接收到疑似管道堵塞信号后，基于所述水质、管道压力、室外温度、与其他用户的回水温差、与其他用户的室内温差、与其他用户的管道压力差构成输入集，并将所述输入集输入到基于SAA
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GBDT算法和ISSA
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DELM算法的预测模型之中，预测得到此时的用户堵塞状态值；S3：基于此时的所述用户堵塞状态值，确定此时的用户堵塞状态。2.如权利要求1所述的一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，所述水质测量系统测量所述回水的浑浊度、PH值、电导率、腐蚀率进行测量。3.如权利要求2所述的一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，所述水质的计算公式为：e
z
＝k1H+k2e
d+P
(s+k3)其中H、d、P、s分别为浑浊度、电导率、PH值、腐蚀率，k1、k2、k3均为权值。4.如权利要求3所述的一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，所述水质的变动量为当前水质与所述水质测量系统安装时测量得到的所述回水管道内部的回水的水质的差。5.如权利要求4所述的一种集中供热中用户室内管道堵塞识别方法，其特征在于，产生疑似管道堵塞信号的具体步骤为：S11当所述水质的变动量大于第二变动阈值时，对所述水质的变动曲线进行确定；S12当所述水质的变动曲线为水质逐渐变差时，此时判断所述水质是否大于第二水质...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海涛，白烨，卜心明，郭鑫，赵坤，于微，林佳捷，张彦锋，
申请(专利权)人：呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂，
类型：发明
国别省市：