[发明专利]一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统

权利要求书

1.一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统，其特征在于，包括：

热源控制系统、热力站控制系统、热用户室温采集系统、经营收费系统和其他数据源系统，分别用于提供相关数据源及底层执行机构控制；

大数据服务器集群，用于海量实时数据的存储、分析及计算，并进行平台Web网页发布；

关系库服务器集群，用于海量数据参数关系表单的存储；

大数据分析技术模块，基于分布式存储，根据具体业务需求提供批处理、流计算、内存计算的数据处理技术，同时提供通用的数据分析算法或工具，包括数据挖掘、统计分析和机器学习；

考核指标体系，用于根据下发的下个供暖季能耗总指标，平台根据输入的室外温度条件合理的进行指标分解，最终分解至各热力站及相应月、天值，继而建立了详细的定额目标，其中，转换月指标具体为：

全网调度优化模块，用于对供热全网的负荷预测及热源调度，其中，所述负荷预测是根据供热指标及预测室外温度而采用标准公式得出，计算公式如下：

Q：热负荷W；q_f：热指标W/m2；F：面积m2；室内计算温度18℃；tw：室外实际温度；室外计算温度-7.6℃

其中，所述热指标是由基础热指标考虑天气情况、风力大小的天气气象因素进行修正得出，具体为：

q_f＝(q_f基础*气象系数*风力系数)/(1-管损系数)

其中，气象系数根据天气晴、阴及雨天分别默认设置1、1.05-1.15、1.2-1.3；风力系数默认，风计级小于等于4取值1，大于4取值1.05-1.1；管损系数，根据实际管网情况由运行人员设定；

所述基础热指标q_f基础设置可直接手动输入经验值，也可通过供暖季热负荷、供暖季室外平均温度参数进行反推计算得出；

跟踪考核系统，用于定额指标考核、能耗对标及成本统计跟踪分析；

大数据分析模型，用于根据运行实施情况，进行大数据预测定额指标的合理化制定与大数据能耗动态模型精细化指导热力站运行调节；

其中，所述大数据预测定额指标，及能源计划模型进行指标定额合理化设定，首先，运用自回归移动平均时间序列模型预测法，以一个采暖季5个月作为周期性规律，对过去3年的换热站热负荷时间序列进行统计分析，推测每个采暖季的热负荷变化规律，消除随机波动的影响，得到下一个采暖季的热负荷趋势预测值q，然后，通过近三年换热站的日均热负荷历史数据，结合近三年的气象数据，建立线性回归热负荷修正模型：

q_{热负荷修正}＝k×T_{平均室外温度}+b；

最后得出预测热负荷值：q_{预测热负荷}＝q_{热负荷修正}+q_{热负荷趋势}；

所述大数据能耗动态模型，实现精细化指导热力站运行调节，根据人的作息规律分时段设置合适的温度，并基于预报气象参数进行对热力站热负荷影响程度分析，通过大数据欧式距离算法学习历史运行经验，得出基础预测热负荷，再根据预报气象参数与历史运行条件的差异进行风力、室外温度的修正得出预测热负荷、阀门开度、循环泵频率，并经过不断的学习，预测将趋于理想值。

2.根据权利要求1所述的一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统，其特征在于，包括接口服务器和交换机；所述接口服务器和交换机用于接收各系统相关数据源并传输至所述大数据服务器集群。

3.根据权利要求1所述的一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统，其特征在于，所述定额指标考核根据对接过来的能源消耗数据，利用所述大数据分析模块实时进行各对象能耗小时值、天值、月值及采暖季各时间段的计算，并将计算结果存于数据库；所述能耗对标主要用于进行各热力站实际能耗值与国际、行标或先进值进行对比分析，督促运行热源对运行能耗偏高的进行及时处理，维护或更新落户设备；成本统计分析用于用户实时了解单位面积供热成本及分析导致成本较高的对象及原因。

4.根据权利要求3所述的一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统，其特征在于，所述成本统计分析以包括一次能源煤炭、天然气，二次能源热、水、电在内的能源消耗数据为基础，同时考虑包括大宗材料、人工、折旧、修理、管理、财务、营业在内的费用，实现精细化财务成本分析。