基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法技术

本申请涉及一种基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，包括以下步骤：S01）基于历史供热数据，获取运行数据以及气象数据；S02）搭建数据驱动模型；S03）基于物理模型确定初始供水温度，离散后得到离散供水温度；S04）将离散供水温度代入数据驱动模型，获得若干室内温度预测值以及回水温度预测值；S05）设计控制器评估所述室内温度预测值以及所述回水温度预测值的成本，通过优化器搜索最优的室内温度预测值以及所述回水温度预测值的组合，通过控制器输出实际供水温度；本申请可权衡多方面因素获取经过优化后的供水温度值，能解决过度供热或供热不足的问题，能优化供热方式。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于集中供热，具体涉及一种基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法。

技术介绍

1、集中供热系统中，由于用户的需热情况复杂，且受热网布局、建筑维护结构和气候等多种因素影响，供热企业大多按经验确定供水温度。以经验确定供水温度所得出的判断结果受主观因素影响较大，且对于多重因素综合作用下的供水温度判断缺乏基于全局的视野，容易出现室内温度不达标或过度供热造成能源浪费的情况。

技术实现思路

1、本专利技术提供了基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，可权衡多方面因素获取经过优化后的供水温度值，能解决过度供热或供热不足的问题。

2、基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，包括以下步骤：

3、s01）基于二次网的历史供热数据，获取二次网在温度调控时间间隔内的运行数据以及气象数据；s02）搭建数据驱动模型，所述驱动模型包括：用于预测用户端室内温度的室内温度预测模型，以及，用于预测回水温度的回水温度预测模型；s03）基于物理模型确定初始供水温度，对所确定的初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

5.根据权利要求3或4所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于物理模型和数据驱动模型的二次网供水温度优化方法，其特征在于，

【专利技术属性】
技术研发人员：张志浩，崔萍，周鑫磊，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：

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