一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统，属于土壤源热泵运行管理技术领域。根据当前运行参数进行故障诊断后，通过机器学习算法依据历史运行参数构建集成算法预测模型，根据当前气象条件输出下一时间步长系统的负荷，并根据预测结果和当前运行参数做出决策并传递给负荷调节模块，经过负荷调节模块检查后将调节决策传递给DCS系统，通过提前变动运行工况的方式，提高整个系统的供热效率，同时减小太阳能并网对电网稳定性造成的影响，提高整个系统的稳定性。提高整个系统的稳定性。提高整个系统的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统


[0001]本专利技术属于土壤源热泵运行管理
，具体涉及一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]能源的高效和清洁利用一直是各国追求的目标。可持续开发利用的清洁能源近些年来得到迅猛发展，同时地球上的化石能源正在逐渐消耗殆尽，新能源的研发利用势在必行。
[0003]太阳能和地热能的具有供能持续稳定、高效循环利用、可再生的特点，在供暖、发电等行业有着广泛的应用。但可再生能源行业一直存在粗放式发展、利用效率不高的问题。随着大数据、人工智能等新技术在工业中的全面提升，过去对可再生能源的简单粗放利用方式的改变已经迫在眉睫，能源利用精细化、智能化需求已经越来越迫切了。
[0004]为了较少碳排放，提高能源利用效率，可再生能源在供热的同时并网发电，但其间歇性和用户端热负荷的变化对供热系统的安全性和效率造成了很大影响，因此供热机组必须使用储能技术提高负荷匹配能力。供热负荷变化、负荷不匹配等问题会严重影响机组运行的高效性和安全性，因此提高供热系统对负荷变化的响应能力迫在眉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，包括：S1：按照预设的监控周期对地热耦合太阳能供热站的运行参数进行监控，并对得到的运行参数进行故障诊断；若运行参数异常，则将该运行参数与历史数据进行对比，并根据比较结果确定故障的解决方案；若运行参数正常，则转S2；S2：将地热耦合太阳能供热站的历史正常运行参数结合对应历史气象条件作为数据集，并将数据集划分为训练集和验证集，并构建集成算法预测模型；使用训练集基于最邻近节点算法、随机森林算法和增强学习算法结合的集成预测算法训练集成算法预测模型，并使用验证集优化集成算法预测模型，对用户端需求和光伏系统发电量情况进行预测；S3：根据S1得到的正常运行参数和S2的预测结果，通过计算校核流量、冷热负荷和发电量对地热耦合太阳能供热站各部分运行状况进行决策；S4：根据S3得到的决策结果计算决策后的运行参数，将决策后的运行参数与故障数据进行对比，确认地热耦合太阳能供热站的供电系统和供热系统能够正常运行后,将调节信号传递给地热耦合太阳能供热站的DCS系统；如果调节后地热耦合太阳能供热站的供电系统和供热系统无法正常运行，则忽略此次调节信号维持原工况，并将错误调节数据上传。2.如权利要求1所述的地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，S1中，所述运行参数包括选取时间点、对应时间点瞬时温度、当日最高气温、当日最低气温、当日日照时间、当日空气湿度、当日平均风速和日期；进行故障诊断前对所述运行参数进行归一化处理：式中，x
i,j
表示第i组数据中第j个参数；x
′
i,j
表示x
i,j
归一化得到的参数；min(x
,j
)表示第j个参数在各组中的最小值，max(x
,j
)表示第j个参数在各组中的最大值。3.如权利要求1所述的地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，S2中，预测模型的训练方法包括：S2.1：根据地热耦合太阳能供热站的历史正常运行参数，导入对应的历史气象条件，将历史正常运行参数和历史气象条件进行归一化处理；S2.2：使用相关性分析方法分析影响热负荷、冷负荷和光伏系统发电量的主要因素，剔除低影响力数据，将剩余数据作为数据集；S2.3：使用交叉验证法将数据集划分为训练集和验证集；S2.4：根据训练集和验证集构建集成算法预测模型，分别训练最邻近算法预测模型、随机森林算法预测模型和自适应提升算法预测模型，并将预测结果加权输出最终预测结果；S2.5：集成算法预测模型根据最邻近算法预测模型、随机森林算法预测模型和自适应提升算法预测模型的预测结果以及地热耦合太阳能供热站的实际运行参数的偏差反向传播更新对应的权重；当集成算法预测模型的预测结果和运行参数在一定时间内连续出现多次偏差时，重新训练S2.4构建的集成算法预测模型；S2.6：重复步骤S2.3
‑
S2.5，分别得到用户端热需求预测模型、用户端冷需求预测模型和光伏系统发电量的预测模型。4.如权利要求3所述的地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，S2.2具体包
括：S2.2.1：根据预设的时间步长，使用灰色关联法分别选择每个时间步长开始时间点的用户热负荷、用户冷负荷和光伏阵列的发电量作为母序列；子序列选择时间点、对应时间点瞬时温度、当日最高气温、当日最低气温、当日日照时间、当日空气湿度、当日平均风速和日期；S2.2.2：根据温度、日照时间与热负荷成负相关，热负荷相关性分析时，乘以倒数化算子：X
′
i
D1＝[x
′
i,1
d1,x
′
i,2
d2,...,x
′
i,j
d
j
]其中，X
′
i
表示第i个子序列；x
′
i,j
表示第i组数据中第j个参数；D1为倒数化算子；S2.2.3：通过灰色关联法分别得到各个影响因素对用户端热需求、用户端冷需求和光伏阵列发电量的灰色关联度，将除时间点外的低相关度因素从影响因素中去除；并将处理后的数据作为数据集R，表示为：5.如权利要求3所述的地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，S2.3具体包括：S2.3.1：使用交叉验证法对步骤S2.2中处理得到的数据集R进行划分，选用5折交叉验证，将数据集R分为5份...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨富鑫，焦延昊，谭厚章，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：