基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法，包括：在热力站部署边缘计算节点，并通过边缘计算节点接收历史运行参数和室外气象数据，进行数据预处理和特征提取后，选取供热系统运行与能耗相关性较大的数据作为输入变量，与能耗直接相关的数据作为输出变量，并上传至云计算中心；云计算中心构建供热系统能耗诊断模型并下发至边缘计算节点进行供热系统能耗诊断，并将供热系统能耗诊断结果上传至云计算中心；云计算中心根据供热系统能耗诊断结果计算和分析节能特性，若不满足节能指标，则对循环泵和电动调节阀建立节能调控预测模型并下发至边缘计算节点进行供热系统节能调控。行供热系统节能调控。行供热系统节能调控。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法


[0001]本专利技术属于智慧供热
，具体涉及一种基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法。

技术介绍

[0002]建筑能耗占社会总能耗的25％～30％，在建筑能耗组成中，供热能耗已经占到了公共建筑能耗的重要占比，而且还有继续增长的趋势，供热系统运行所带来的能耗问题越来越引起关注。中国北方地区大多都采取市政热水集中供热的方式，供热系统是热水经过二次换热把能量从一次供热端传递到用户末端的过程。从供热系统节能的定义上，在满足热负荷需求的情况下，尽可能减少能耗是节能优化的目标。
[0003]目前，针对供热系统的能耗诊断和节能调控研究较少，从诊断的视角出发，时间序列方法成本低，速度快，但只能用来定性比较和控制能耗，获得的供热系统能耗诊断及节能调控结果与实际供热系统运行状况存在偏差，可以通过时间序列预测得到能耗值与实际能耗值相比较看能耗的相对大小，但是却无法找出造成这种能耗高低的系统性原因，而且供热系统运行数据量较大和实时性较高，通过需要将处理的供热运行参数上传到供热系统后台，数据处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，它包括：步骤S1、采集供热系统历史运行参数和室外气象数据；步骤S2、在热力站部署边缘计算节点，并通过边缘计算节点接收历史运行参数和室外气象数据，进行数据预处理和特征提取后，选取供热系统运行与能耗相关性较大的数据作为输入变量，与能耗直接相关的数据作为输出变量，并上传至云计算中心；步骤S3、云计算中心根据边缘计算节点上传的数据进行网络模型的训练更新后，构建供热系统能耗诊断模型并下发至边缘计算节点；步骤S4、边缘计算节点根据下发的能耗诊断模型进行供热系统能耗诊断，并将供热系统能耗诊断结果上传至云计算中心；步骤S5、云计算中心根据供热系统能耗诊断结果计算和分析节能特性，若不满足节能指标，则对循环泵和电动调节阀建立节能调控预测模型并下发至边缘计算节点；步骤S6、边缘计算节点根据下发的节能调控预测模型进行供热系统节能调控，并将供热系统节能调控结果上传至云计算中心进行分析判断和节能调控预测模型的修正，直至满足节能指标。2.根据权利要求1所述的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，所述历史运行参数包括一次供回水温度、二次供回水温度、一次热水流量、二次热水流量、一次供回水压差、二次供回水压差、热力站运行参数、供热机组运行参数、用户末端温度和供热量；所述室外气象数据包括室外温度、湿度、风向和太阳辐照度。3.根据权利要求1所述的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，所述步骤S2包括：对原有热力站进行设备改造：在原有PLC控制柜的基础上部署边缘计算节点，由原有PLC控制柜进行现场设备的数据采集和上传数据至边缘计算节点，以及由边缘计算节点下发节能调控指令至PLC控制柜，再由PLC控制柜对供热系统现场设备进行调控；或者撤销原有PLC控制柜，直接部署具有数据采集和控制功能的边缘计算节点；通过各个热力站部署的边缘计算节点接收相对应的历史运行参数和室外气象数据，进行数据异常值检测与识别、缺失值与非正常零值填补、数据归一化处理后，采用Relief算法对预处理后的数据集计算每个输入数据特征的权重后，再引入邻域互信息获得去冗余的经排序后的特征集合，选取供热系统运行与能耗相关性较大的数据作为能耗诊断模型的输入变量，选取与能耗直接相关的供热量作为输出变量，并上传至云计算中心。4.根据权利要求3所述的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，所述采用Relief算法对预处理后的数据集计算每个输入数据特征的权重后，再引入邻域互信息获得去冗余的经排序后的特征集合，包括：设预处理后的数据集为D，随机选取样本R
i
，寻找和样本R
i
属于同一类别的最近邻样本H，寻找和样本R
i
属于不同类别的最近邻样本M，计算n个数据特征的权重w
i
＝{w1,w2,,w
n
}；其中，数据特征A的权重表示为：W(A)＝W(A)
‑
diff(A,R
i
,H)/m+diff(A,R
i
,M)/m；diff()函数为计算两个样本I1和I2之间数据特征A的价值差异，I1＝R
i
，I2为最近邻样本H或M；m为抽样次数；设目标特征索引集合为S，初始化S＝{1}，1表示经过特征选择排序后集合S中的第一个
特征的索引值，该特征的权重值是最大的；设S＝{1，2，,l}
‑
S，定义集合中第i个特征关于特征子集S的冗余度为：NMI
δ
(F
i
,F
j
)为任意两个连续特征F
i
、F
j
之间的邻域互信息；定义评价指标：通过比较评价指标，将特征索引集合S中具有最高权值的特征索引筛选出来放入到集合S中，获得去冗余的经排序后的特征集合。5.根据权利要求1所述的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，所述步骤S3包括：云计算中心根据边缘计算节点上传的数据，从去冗余的经排序后的特征集合中选取能耗诊断模型的输入变量，选取供热量作为能耗诊断模型的输出变量，形成训练集样本数据；选取不同种类的机器学习算法作为基学习器对训练集样本数据进行训练学习后，构建不同的供热系统能量诊断模型，获得对应的能量诊断预测值；计算不同能量诊断预测值和训练集中真实值之间的误差，再根据各个误差计算每个样本的相对误差、基学习器系数；根据基学习器系数取对数并规范化获得各个基学习器的权重；根据Voting模型的加法集成原理进行线性融合获得最终的供热系统能量诊断模型。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：谢金芳，金鹤峰，穆佩红，方大俊，
申请(专利权)人：常州英集动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：