一种热力站热负荷在线预测方法技术

本发明专利技术涉及一种热力站热负荷在线预测方法，包括如下步骤：步骤S1、在各热力站所接带的典型热用户室内安装室温监测模块，监测室温，将室温数据存储起来；步骤S2、对各热力站的庭院管网进行水力平衡调节，使热用户室内温度达到供暖期当地规定室内温度；步骤S3、选取典型热力站，在典型热力站内，获取并采集各时间段的热负荷数据；步骤S4、根据S3中采集的数据计算得出典型热力站热负荷预测模型；步骤S5、根据各热力站历史热负荷比例数据关系和历史热负荷数据，修正典型热力站热负荷预测模型，得到热负荷预测模型；本预测方法能够准确的预测各热力站的热负荷，降低热力站间和楼宇之间的不均匀供热热损失。不均匀供热热损失。不均匀供热热损失。

【技术实现步骤摘要】
一种热力站热负荷在线预测方法


[0001]本专利技术涉及智能供热
，特别是涉及一种热力站热负荷在线预测方法。

技术介绍

[0002]北方地区冬季采暖以集中供热为主，而采暖所需的供热能耗在社会能源消耗中的比重较大，占比达到30％，如何提高集中供热效率、降低供热企业能源消耗成为一个亟待解决的问题。
[0003]社会上的供热企业热力站大部分均按照1996版《集中供热设计手册》或是2002版《城市热力网设计规范》来设计的。随着城市的发展和技术的进步，供热行业已发生了较大的变化，而热力网设计规范也已于2010年修订了大量内容，并更名为《城镇供热管网设计规范》。2022年，行业内对《城镇供热管网设计规范》再次进行了修订，并更名为《城镇供热管网设计标准》。所以现有城市集中供热热力站及二次管网已不能适应现有行业发展的寻求，急需进行相应改造。同时，随着传感检测、网络通讯、水力平衡等技术的发展，建立新型热力站和二次管网也是大势所趋。
[0004]具体来说，目前城市集中供热存在以下问题：
[0005](1)没有热用户室温监测与反馈，无法得知供热品质，不能实现供热效果闭环控制。
[0006](2)热力站供热负荷调节曲线按照换热机组厂家或者供热企业的经验设置，不符合供热实际情况，不能按需供热，容易造成过量供热和管网震荡。
[0007](3)控制调节对象具有局限性，仅仅考虑热力站本身的控制调节问题，没有考虑供热系统的调节非线性和热力站间的强耦合性。
[0008](4)热力站自动控制采用简易的PID调节策略，反馈信号一般为庭院管网的供水温度、回水温度或供回水平均温度，没有考虑供热系统热惯性、时滞性问题。
[0009]要解决以上问题，首先是要解决热力站热负荷总量控制的问题。因此，通过科学合理的方法对热力站热负荷进行精准预测是非常重要的。
[0010]现有的热负荷预测方法要么因素太多、太理想化，无法在线实施；要么取样数据太少，不具代表性，准确性较差，达不到节能目的。例如，申请号为201910088808.2的专利《热电联供系统热负荷预测方法》，采集热电厂过去一天24小时供热的历史数据，对各变量的数据进行归一化处理，根据模糊算法得出方程，然后将预测日的输入变量，即室外温度、供水温度、回水温度和供水流量，代入上述方程，进而预测相应的热负荷大小。该专利存在的问题是，预测对象过大，是面对整个供热系统，包含所有热力站；每座热力站均有其特殊性，只知道总量，无法得知各热力站热负荷；应该开展各热力站负荷预测，然后求取总和。该专利预测函数考虑的热负荷影响因素较少，未考虑太阳辐射强度对供热负荷的影响，辐射热是影响热负荷的重要因素，必须纳入预测函数。其次，训练数据仅仅是24小时内的数据，不具有代表性，无法对整个采暖热负荷进行预测。另外，该工况下可能已经存在过量供热或是供热不足，按照该工况进行负荷预测，准确度较差。
[0011]申请号为202210183998.8的专利《一种分类多重宽度学习注意力机制的热负荷曲线预测方法》，主要是适用于电力系统的分布式地源热泵蓄热器用户的热负荷曲线预测，将每一天的热负荷曲线分为两类，第一类曲线较为平稳，第二类曲线波动较大。将相似的曲线分为一类更有利于后续预测模型的建立及提高预测模型的精确性。这是简单的进行归类，然后规律性供热，没有根本上解决过量供热或是供热不足的问题；同时训练时间较短，数据较少，不具有代表性，并且该工况下可能就已经存在过量供热或是供热不足。
[0012]申请号为202211077279.4的专利《一种基于神经网络并受房间热负荷约束的室温模型预测控制方法》，将气象预报数据集分别输入至热负荷区间预测模块、室内温度预测模块和散热器模块，寻找全局最优的热水流量序列，最终控制水泵转速等。该专利未明确气象数据是哪些类型，且未考虑室温调节的迟滞性，直接控制水泵调节热负荷，容易造成管网震荡。
[0013]申请号为202010521186.0的专利《一种基于特征集构建的建筑冷热负荷预测方法》，所述室内参数变量包括：室内空气干球温度、室内空气相对湿度、室内照度及室内风速；所述气象参数变量包括：室外环境干球温度、室外露点温度、室外环境相对湿度、气压、风向、水平总辐射日累计、散射辐射、直接辐射及东、南、西、北四个方向的总辐射。该专利考虑的因素太多，比较理想化，无法在居民采暖系统上得到应用；取了一些负荷特征集，具有较大的偶然性，且这些负荷是否合理、是否过量供热也无法得知。
[0014]申请号为202211017410.8的专利《一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统》，该专利中天气包括当前时刻温度、当天最高温度、当天最低温度、降雪量、湿度，当天平均温度，所述时间包括节假日类型、月份值、日份值、小时值，建筑物类型分为办公楼影响因子、学校影响因子、工厂影响因子、住宅影响因子，这种方法适合离线热负荷计算，且有些参数很难获得准确可靠的数值，还有些严重依赖经验值，所以该方法不具备实操性。
[0015]申请号为202111485406.X的专利《一种换热站动态热负荷预测与调控方法及系统》，考虑室外温度、太阳辐射强度水平、室外湿度、风速、风向，以及热力站运行时一次网瞬时热量值、所负担的建筑类型与供暖面积，建立气象参数和时间序列与热力站一次网逐时热量值之间的关系，达到提供相关输入参数后即可准确预测热力站负荷值的要求。该专利考虑参数较多，难以实现，且对应的是一次网调节逐时热量，未考虑供热热惰性和迟滞性；还是依托现有的控制策略，未提出任何新的控制方法。
[0016]申请号为201811005079.1的专利《一种换热站热负荷预测方法》，据六种不同典型气候条件以及对应气象条件下热力站连续24小时的历史数据，计算六种不同典型气候条件下的单位面积折算热指标；第二步是根据折算热指标和天气预报情况，计算未来24小时的逐时热负荷，并将逐时热负荷转换为热力站二次侧供水温度。该专利选取了6种典型气候，不具有代表性，并且该气候条件下的历史热负荷数据不一定合理，可能本身就存在过量供热或是供热不足的问题。
[0017]基于现有热力站热负荷预测方法存在各种问题，建立一种在线的热力站热负荷预测方法，意义重大，很有必要。

技术实现思路

[0018]本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种热力站热负荷在
线预测方法，既能解决热力站所接带庭院管网水力失调的问题，还解决了当前热力站热负荷无法在线准确预测的问题，并能最终解决热力站按需供热的问题。
[0019]为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0020]一种热力站热负荷在线预测方法，包括如下步骤：
[0021]步骤S1、在各热力站所接带的典型热用户室内安装室温监测模块，监测室温，将室温数据存储起来；
[0022]步骤S2、对各热力站的庭院管网进行水力平衡调节，使热用户室内温度达到供暖期当地规定室内温度；
[0023]步骤S3、选取典型热力站，在典型热力站内，获取并采集各本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热力站热负荷在线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、在各热力站所接带的典型热用户室内安装室温监测模块，监测室温，将室温数据存储起来；步骤S2、对各热力站的庭院管网进行水力平衡调节，使热用户室内温度达到供暖期当地规定室内温度；步骤S3、选取典型热力站，在典型热力站内，获取并采集各时间段的热负荷数据；步骤S4、根据S3中采集的数据计算得出典型热力站热负荷预测模型；步骤S5、根据各热力站历史热负荷比例数据关系和历史热负荷数据，修正典型热力站热负荷预测模型，得到热力站热负荷预测模型，进行在线预测各热力站热负荷。2.根据权利要求1所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，步骤S1中的典型热用户为居民采暖房屋各单元底层用户、中间层用户和顶层用户。3.根据权利要求2所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，步骤S2中的管网水力平衡调节如下：对热力站所接带庭院管网各单元开展水力平衡改造，安装可远控的平衡阀，平衡阀配套有温度传感器，用于监测单元回水温度；其中，根据典型热用户室内温度和单元回水温度的相互关系，推导得出供暖期室内温度与单元回水温度之间函数关系式，然后利用函数关系式，利用当地规定室内温度求出单元回水温度目标值；然后利用单元回水温度目标值和平衡阀配套温度传感器所测的单元回水温度值的差值，作为反馈信号，通过PID控制，控制平衡阀开度，使得单元回水温度实际值逼近单元回水温度目标值。4.根据权利要求3所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，管网水力平衡调节中室内温度与单元回水温度之间函数关系式如下：公式中：q
h
—供暖热指标(W/m2)；A
h
—供暖建筑物面积(m2)；t
i
—室内温度(℃)；t
o
—室外环境温度(℃)；t
oh
—供暖期当地室外计算温度(℃)；Q
rs
—该楼栋单元设计热网水流量(t/h)；T
g
—该楼栋单元设计热网水供水温度(℃)；T
ij
—第i楼栋第j单元回水温度(℃)。5.根据权利要求1所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，在步骤S3中，数据收集步骤具体如下：通过现场开展实验，记录热力站庭院管网热网水循环时间和热用户室温响应时间,将庭院管网热网水供热温度开始变化的时间点与热用户室温发生变化并稳定下来的时间点之间的时间段确定为热力站一次侧调节门PID控制动作间隔时间，每到一个间隔时间的整数倍时，就调节一次热力站一次侧调节门，在环境温度变化的同时，维持用户室温恒定；开展现场试验的同时，根据一次网供回水温差与热网水流量，实时计算出热力站供热负荷，并记录下当时对应的室外环境气温和太阳辐射强度。6.根据权利要求5所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，步骤S3中的数据收集周期为一个采暖季。7.根据权利要求1所述的热负荷在线预测方法，其特征在于，在步骤S4中，典型热力站
热负荷预测模型方法具体如下：实现水力平衡和热用户室温达标后，根据供回水温度、流量计算出热力站历史热负荷；根据收集数据，通过机器自学习得到热力站热负荷计算模型，代入各参数数值，得到热力站计算热负荷；热力站历史热负...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯亦武，郑立军，黄平平，李成磊，王永学，王宏石，杨志群，方昕玥，
申请(专利权)人：华电电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：