[发明专利]一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法与系统

说明书

本发明提供一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法和系统，属于智慧供热技术领域，具体包括：从历史供暖数据中获取目标建筑物的供暖面积热指标、供水温度、室外温度、建筑物保暖系数、入住率构建训练集；将训练集输入到基于SVM算法以及PSO‑DBN算法的辨识模型中，对辨识模型进行训练，得到训练完成的辨识模型，其中供水温度、室外温度、建筑物保暖系数、入住率为输入量，以供暖面积热指标为输出量；将此时的室外温度、供水温度、建筑物保暖系数、入住率输入到训练完成的辨识模型中，得到此时的供暖面积热指标，从而进一步的提升了对供暖面积热指标辨识的准确度。

技术领域

本发明属于智慧供热技术领域，尤其涉及一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法与系统。

背景技术

集中供暖过程中，热力运维公司的主要目标是在不影响住户舒适度的前提下合理控制单位面积年耗热量。运维公司通常根据以设计供暖面积热指标折算得到的不同室外温度下的供暖运行曲线指导运维工作。但在实际运行中，设计供暖面积热指标的不准确性会导致运行曲线不合理，从而导致室温低于设计温度引发舆情或室温较高带来能源浪费。目前集中供热规划设计供暖面积热指标与实际运行热指标具有较大差异，所以，对于热力运维公司而言，估算出适合所负担小区的实际热指标对于指导热力运维具有重要意义。

在论文《考虑入住率的实际供暖面积热指标估算方法》中作者孙鱼铭以集中供暖运行维护过程中的能耗为切入点，通过多组数据比对分析，探究了居住建筑入住率和典型户比例与实际供暖面积热指标的关系，发现入住率与实际供暖面积热指标呈负相关，典型户的户间传热对热指标存在重要影响。提出了2种实际供暖面积热指标估算方法，可作为热力运维公司供暖初期运行调试的指导依据，但是仅仅考虑小区入住率因素，未考虑建筑物保温、供水温度、室外温度的影响，且采用数学计算公式的方式，精确度也较低，不能准确辨识得到供暖面积热指标，进而不利于供暖环节的节碳和节能。

针对上述技术问题，本发明提供了一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法与系统。

发明内容

为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的一个方面，提供了一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法。

一种高寒地区集中供热中供暖面积热指标辨识方法，其特征在于，具体包括：

S1从历史供暖数据中获取目标建筑物的供暖面积热指标、供水温度、室外温度、建筑物保暖系数、入住率，并基于所述供暖面积热指标、供水温度、室外温度、建筑物保暖系数、入住率构建训练集；

S2将所述训练集输入到基于SVM算法以及PSO-DBN算法的辨识模型中，对所述辨识模型进行训练，得到训练完成的辨识模型，其中所述供水温度、所述室外温度、所述建筑物保暖系数、所述入住率为输入量，以所述供暖面积热指标为输出量；

S3将此时的室外温度、供水温度、建筑物保暖系数、入住率输入到所述训练完成的辨识模型中，得到此时的供暖面积热指标。

通过从历史供暖数据中进行数据的获取，基于历史供暖数据中的供暖面积热指标、供水温度、室外温度、建筑物保暖系数、入住率构建训练集，基于所述训练集对辨识模型进行训练，得到训练完成的辨识模型后，将此时的将此时的室外温度、供水温度、建筑物保暖系数、入住率输入到所述训练完成的辨识模型中，得到此时的供暖面积热指标，从而解决了仅仅考虑小区入住率因素，未考虑建筑物保温、供水温度、室外温度的影响，且采用数学计算公式的方式，精确度也较低，不能准确辨识得到供暖面积热指标，进而不利于供暖环节的节碳和节能的技术问题，充分考虑各方面的影响因素，并采用基于机器学习算法的辨识模型，使得辨识结果的准确性和可靠性得到了进一步的提升，也为供暖环节的节碳和节能奠定了基础。