【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供暖控制，尤其涉及一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统。
技术介绍
1、供暖系统是现代城市基础设施的重要组成部分，广泛应用于住宅、商业楼宇及工业设施。供暖系统作为能源消耗的重要环节，其效率和节能水平直接影响城市的碳排放和居民生活质量。随着全球变暖和能源危机的加剧，如何在保障供暖需求的同时实现能耗最小化，已成为供暖领域的重要研究方向。近年来，随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，智能供暖控制系统的研究获得了突破性进展。然而，现有方法普遍存在系统模块分散、协同性不足以及动态优化效果不理想等问题。特别是在楼宇、换热站与锅炉房的联动控制方面，尚未形成统一的综合优化框架。随着智慧城市建设和能源转型的深入，供暖节能成为亟待解决的关键课题。
2、现有的供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统传热过程中的能量损耗较高，降低整体系统效率，且系统的灵活性与响应速度较差，容易造出资源浪费；此外，现有的供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统联动控制策略的创新性和全局优化能力较为低下，无法适用于高复杂度和高维度的系统优化，不能保障策略的可执行性和实际落地性，为此，我们提出一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，包括采
4、所述采集整合模块用于收集不同来源的多源数据，并进行实时整合，构建全局状态的动态视图；
5、所述图谱构建模块用于构建包含楼宇、换热站和锅炉房的实体关系网络；
6、所述需求预测模块用于依据多组动态因素预测未来供暖需求；
7、所述多准则优化模块用于输出初步的供暖资源分配方案；
8、所述流动调控模块用于调控优化楼宇、换热站以及锅炉房之间的循环水流动；
9、所述策略生成模块用于综合需求预测和水循环优化结果，生成联动控制策略；
10、所述决策强化模块用于对多种联动控制策略进行模拟评估；
11、所述动态调整模块用于处理实时变化的供暖需求和外部环境波动，动态优化控制策略；
12、所述反馈调节模块用于用户查看当前供暖状态和历史能耗，并依据用户反馈，调整供暖参数；
13、所述监测维护模块用于对锅炉、换热站和楼宇供暖设备进行实时状态监测，生成能效评估报告。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述采集整合模块构建全局状态的动态视图具体步骤如下：
15、s1.1：收集楼宇内部温度、湿度以及外部气象条件各项环境数据，以及换热站水温、水压及锅炉房的燃料消耗与排放数据，之后依据分别计算各类数据的数据均值，并基于3σ原则识别各类数据中的异常值，并通过线性插值法处理各类数据中的异常值与缺失值；
16、s1.2：将不同来源数据归一化处理，按照各类数据的时间戳将不同设备和区域数据对齐，之后基于加权平均模型整合来自不同数据源的各类数据，以形成统一的全局动态视图，再依据实时采集的楼宇、换热站与锅炉房各类数据，汇总楼宇、换热站与锅炉房的状态，以实时更新全局动态视图。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述图谱构建模块构建包含楼宇、换热站和锅炉房的实体关系网络具体步骤如下：
18、s2.1：基于构建的全局动态视图，收集不同设备、区域和数据源的详细数据，根据业务需求对各组数据进行分类，并通过nlp技术识别各类数据中的实体信息，将识别的各组实体作为节点；
19、s2.2：根据设备运行机制和传感器数据，获取实体之间的物理和逻辑关系，将各组实体之间的物理和逻辑关系作为边，并通过生成的边将对应的节点相连，并根据设备运行机制和传感器数据为每个实体分配对应属性，以生成实体关系网络；
20、s2.3：基于实体关系网络，通过语义推理规则生成推理规则，当实时数据流入时，实体关系网络利用实时数据动态更新网络中的实体属性和关系。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述需求预测模块依据多组动态因素预测未来供暖需求具体步骤如下：
22、s3.1：从实体关系网络中提取历史供暖数据，并将各组供暖数据预处理为多维时序数据，以构成对应输入数据，之后将输入数据进行标准化处理，并将其划分为训练集、验证集和测试集，基于cnn架构创建一组需求预测模型；
23、s3.2：依据设定的训练批次，将训练集数据依次输入至需求预测模型，模型输入层接收格式化后的训练集数据，并通过卷积层中的一维卷积核提取时间维度上的特征数据，池化层将提取的特征数据进行下采样，以减少特征维度，降低计算复杂度；
24、s3.3：通过多组卷积层以及池化层对训练数据进行反复卷积以池化操作，并将最终特征数据输入至全连接层，之后全连接层将提取的特征数据展开为一维向量，并通过输出层输出最终预测的热量需求；
25、s3.4：使用mse作为损失函数计算预测值与真实值之间的偏差值，并依据链式法则将偏差值从模型输出层开始输入，并计算该偏差值对于模型各层的梯度，再使用adam算法更新模型参数，通过验证集和测试集计算评价指标，判断模型性能，若需求预测模型性能未达到预设要求，则重新训练，直至性能达标后停止训练；
26、s3.5：将实时收集的最新供暖数据输入至需求预测模型中，需求预测模型通过前向传播输出未来多个时间步的热量需求。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述流动调控模块调控优化楼宇、换热站以及锅炉房之间的循环水流动具体步骤如下：
28、s4.1：从实体关系网络中收集楼宇、换热站以及锅炉房之间的循环水流动系统的水流量、水温、压力以及水泵性能各项参数，并依据楼宇、换热站与锅炉房的连接关系，形成水力网络拓扑，初始化循环路径的流量和路径阻力，通过随机生成的方式获取多组流动方案，并将生成的方案组成一组种群，同时生成多组水滴，其中每个水滴的位置代表一个流动方案；
29、s4.2：随机生成多组水滴的位置，基于最小化循环水系统的总能耗为目标设置适应度函数，之后通过适应度函数计算各组水滴对应流动方案的适应度值，并根据适应度值对种群排序，适应度最高的水滴为主河，其余水滴作为支流，根据支流适应度值分配其初始流量；
30、s4.3：基于主河以及支流的适应度值，计算主河与支流之间的距离，在[0，1]范围内生成两个随机因子，并基于生成的随机因子通过模拟样本特征的线性更新，不断调整支流的特征值以及支流位置，使支流与主河不断靠近，以形成新的支流；
31、s4.4：基于当前支流适应度值的平均值或中位数，设定适应度阈值，通过目标函数计算当前各支流的适应度值，并分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，包括采集整合模块、图谱构建模块、需求预测模块、多准则优化模块、流动调控模块、策略生成模块、决策强化模块、动态调整模块、反馈调节模块以及监测维护模块；
2.根据权利要求1所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述采集整合模块构建全局状态的动态视图具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述图谱构建模块构建包含楼宇、换热站和锅炉房的实体关系网络具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述需求预测模块依据多组动态因素预测未来供暖需求具体步骤如下：
5.根据权利要求3所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述流动调控模块调控优化楼宇、换热站以及锅炉房之间的循环水流动具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述决策强化模块模拟评估具体步骤如下：p>...
【技术特征摘要】
1.一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，包括采集整合模块、图谱构建模块、需求预测模块、多准则优化模块、流动调控模块、策略生成模块、决策强化模块、动态调整模块、反馈调节模块以及监测维护模块；
2.根据权利要求1所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述采集整合模块构建全局状态的动态视图具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种供暖节能楼宇、换热站与锅炉房联动控制系统，其特征在于，所述图谱构建模块构建包含楼宇、换热站和锅炉...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋逊文，任彦硕，张慧，李明华，
申请(专利权)人：秦皇岛文怡自控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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