【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集中供热运行调节领域，具体为一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法。
技术介绍
1、随着集中供热面积的逐年增长，热用户对供热质量的要求也随之提高，供热用户的热舒适度与供热系统的能耗都受到二次网的水力平衡状况影响。为实现按需供热，常见的调节方式主要为质调节和量调节。质调节指管网循环流量保持为设计流量不变，只改变管网供水温度的调节方法。量调节指管网供水温度保持设计温度不变，只改变管网循环流量的调节方法，常用方法有间歇调节和变流量调节。现有二次网供热调节方法控制末端通常为热力站，热力站下级区域内供热调节仍依赖于供暖季初期的初调节和运行过程中的人工调节，对热舒适需求响应较慢且对操作人员的工程经验要求较高。同时，热力站按区域进行供热调节忽略了区域内各楼宇需求存在个性化差异，为满足最不利用户需求常出现近端用户过热现象。
2、对现有方法存在的问题，一些研究者提出了改进方案，将机器学习运用于供热调节。利用机器学习算法指导比例积分调节中比例积分参数的设定，优化阀门开度调节。但预测比例积分参数指导开度调节对供热系统的热惰性考虑不充分。部分研究对目标温度改进，将目标温度设定为各用户回水温度的加权平均值，依据各用户回水温度与目标温度的差值调节阀门开度。但同一二次网下的热用户因太阳辐射角度、外围护结构面积与距换热站距离等因素的不同，其建筑热惰性存在一定的差异，进而影响供热效果，因此采用统一的回水温度进行调节并不合理。由此可知，供热系统精细化调控需求不可忽视，应进行楼宇级别的个性化供热调节。
3、基于此，
技术实现思路
1、本专利技术对于二次网建筑间水力不平衡难以调节的情况，设计一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，有利于达到建筑间水力平衡与热力平衡，提高用户的热舒适度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供具体方案如下：
3、s1：安装检测设备并按设定频率采集数据，采集数据包括系统所在地气象数据、天气预报数据、各楼热力入口供水温度、回水温度、楼内各户型典型户室内温度和楼内各户型典型户户前回水温度，将采集数据上传至数据处理系统。
4、s2：数据处理系统对上传数据进行预处理。
5、s3：计算各楼的特征室内温度ts，i。
6、s4：计算楼间室温不平衡度b。
7、s5：若楼间室温不平衡度b超出设定范围，则调用回水温度预测模型计算各楼热力入口回水温度预测值th；若楼间室温不平衡度b未超出设定范围，则回到第一步采集数据。
8、s6：计算各楼回水温度预测值th与实际值的差值δt。
9、s7：若各楼回水温度预测值th与实际值的差值δt超出设定范围，则输出各楼回水温度预测值th作为调节依据；若各楼回水温度预测值th与实际值的差值δt未超出设定范围，则将当前回水温度设为回水温度预测值。
10、在本专利技术的一些实施例中，第一步安装检测设备并按设定频率采集数据具体为：采集系统所在地气象数据、天气预报数据、各楼热力入口供水温度、回水温度、楼内各户型典型户室内温度和楼内各户型典型户户前回水温度，其中气象数据与天气预报数据包括室外温度、风速、天气状况、太阳辐射强度。所有采集数据按时间序列排列，将采集数据上传至数据处理系统。
11、在本专利技术的一些实施例中，第二步数据处理系统对上传数据进行预处理具体为：异常数据识别、缺失数据识别与补充以及计算数据小时平均值。
12、在本专利技术的一些实施例中，第三步计算各楼特征室内温度具体为：考虑到建筑内典型户因户型、朝向导致的热力特性差异，基于建筑内典型户平均室温计算典型户加权系数，进而计算各楼特征室内温度。
13、在本专利技术的一些实施例中，调用回水温度预测模型计算各楼热力入口回水温度预测值具体为：利用历史数据训练机器学习算法建立回水温度预测模型。建立回水温度预测模型，需要的参数包括输入变量，输出变量，隐含层神经元数量。其中，隐含层神经元数量预先设定，输出变量为各楼热力入口回水温度，输入变量进行筛选后，按时间序列排列输入变量与输出变量，划分测试集与训练集，输入机器学习算法训练，得到各楼回水温度预测模型。
14、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
15、(1)本专利提出的利用机器学习算法对二次网各热用户进行个性化的回水温度预测，充分考虑到供热管网与热用户的热惰性以及各热用户的热惰性差异，有利于各热用户之间的热力平衡。
16、(2)本专利提出的利用机器学习算法建立回水温度预测模型，可以随系统运行不断加入运行数据训练模型，具有一定学习功能。
17、(3)本专利提出的水力平衡调节系统利用检测设备采集数据，远程电子控制设备下发阀门调节指令，减少了供热系统水力平衡调节的人工成本和时间成本。
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1.一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第一步安装检测设备并按设定频率采集数据具体为：采集系统所在地气象数据、天气预报数据、各楼热力入口供水温度、回水温度、楼内各户型典型户室内温度和楼内各户型典型户户前回水温度，其中气象数据与天气预报数据、包括室外温度、风速、天气状况、太阳辐射强度。所有采集数据按时间序列排列，将采集数据上传至数据处理系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第二步数据处理系统对上传数据进行预处理具体为：异常数据识别、缺失数据识别与补充以及计算数据小时平均值。
4.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第三步计算各楼特征室内温度Ts，i具体为：读取历史数据，根据公式(1)计算第i栋楼特征室温Ts，i，根据公式(2)计算各典型户室温加权系数：
5.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水
6.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第五步调用回水温度预测模型计算各楼热力入口回水温度预测值Th具体为：利用历史数据训练BP神经网络建立回水温度预测模型。建立BP神经网络回水温度预测模型，需要的参数包括输入变量，输出变量，隐含层神经元数量。隐含层神经元数量预先设定，输出变量为各楼热力入口回水温度，输入变量需要进行筛选。
...【技术特征摘要】
1.一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第一步安装检测设备并按设定频率采集数据具体为：采集系统所在地气象数据、天气预报数据、各楼热力入口供水温度、回水温度、楼内各户型典型户室内温度和楼内各户型典型户户前回水温度，其中气象数据与天气预报数据、包括室外温度、风速、天气状况、太阳辐射强度。所有采集数据按时间序列排列，将采集数据上传至数据处理系统。
3.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的二次网楼间水力平衡调节方法，其特征在于：第二步数据处理系统对上传数据进行预处理具体为：异常数据识别、缺失数据识别与补充以及计算数据小时平均值。
4.根据权利要求1所述的一种基于楼栋回水温度预测的...
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