鍋爐熱水供熱系統(tǒng)能耗機(jī)器學(xué)習(xí)診斷模型

鄔棋帆 于軍琪 鄭佳蕾

摘 要：供熱系統(tǒng)能耗診斷是一個難點(diǎn)。提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的能耗診斷標(biāo)準(zhǔn)模型結(jié)構(gòu)，通過聚類或分類算法，從采集的診斷數(shù)據(jù)中篩選出節(jié)能特性較好的運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于回歸模型建立能耗診斷模型對被診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。研究發(fā)現(xiàn)：1）經(jīng)K-means聚類篩選數(shù)據(jù)并基于貝葉斯正則化訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立擬合模型，R值分別達(dá)到了0.975 6、0.970 5、0.921 4和0.910 1，模型擬合度較高；2）模型經(jīng)過3個被診斷數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)建立診斷模型，節(jié)能率指標(biāo)分別10.7%、17%和4%，累積誤差指標(biāo)達(dá)到了-149 498.67、-86 526、-4 052.27 kW，診斷效果優(yōu)于未經(jīng)聚類的數(shù)據(jù)建立的模型；3）對診斷結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)供熱系統(tǒng)二次換熱端熱水流量變頻節(jié)能控制措施節(jié)能效率較低，一次供熱端熱水流量人工調(diào)節(jié)是造成能耗過高的主要原因。這種數(shù)據(jù)建模診斷的方式是基于輸入、輸出變量之間的物理響應(yīng)關(guān)系而不受數(shù)據(jù)時間特性的影響。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；能耗診斷；供熱系統(tǒng)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TU111.195.2；TP183

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1674-4764（2018）04-0071-10

Abstract：To solve the energy diagnosed problem of boiler hot water heat supply， a energy consumption diagnosed method based on machine learning algorithm was proposed， firstly filtrating the data which has better energy-conservation performance from all data based on clustering or classification method. Then based on the regression model， the informant data had been tested has been test. though Through the four case study， these conclusion conclusions can be gained： 1） The R value of model which is built by artificial neutral neural network（ANN）， which was trained by Bayesian regularization method based on the data clustered by K-means algorithm was is up to the 0.976， 0.970 5， 0.921 4， 0.910 1； 2） though the test by the three data gather Model validated with 3 diagnosed datasets， the energy conservation ratio were are 10.7%， 17%， 4%， the accumulation error has been is up to the -149 498.67，-86 526，-4 052.27 kW， the effect of new model is better than before； 3） the artificial control of first heating supply is the mainly reason， which cased the high heating energy. The model based on the physical response between input and output variable， which has higher robustness in time series can be widely employed in energy consumption diagnosed of boiler hot water supply system，and by the developing of data technology， the model based on the data machine learning can supply some idea ideas for the similar system.

Keywords：machine learning； energy consumption diagnosed； heating supply system； artificial neutral neural network

建筑能耗占社會總能耗的25%～30%[1]，在建筑能耗組成中，供熱、制冷能耗占比達(dá)50%以上[2]。中國北方地區(qū)大多都采取市政熱水集中供熱的方式[3]，而南方地區(qū)主要是混合型供熱方式[4]，其主要形式包括鍋爐熱水二次換熱[5]、市政蒸汽[6]以及空調(diào)供熱等。對比常見制冷供熱方式制冷供熱能效比，由于鍋爐熱水二次換熱供熱能效比較低[7]，并且運(yùn)行成本也較高，因此，對于夏天采用中央空調(diào)制冷，冬天采取自燒鍋爐熱水二次換熱系統(tǒng)供熱的建筑來說，對鍋爐進(jìn)行能耗診斷對降低建筑能耗和能源成本有著重要意義。

從數(shù)據(jù)獲取方式的角度來說，能耗診斷主要分為線上和線下診斷兩種模式[8]。線上診斷主要基于數(shù)據(jù)動態(tài)性能自適應(yīng)的篩選并建立診斷模型，本質(zhì)上是一個動態(tài)數(shù)據(jù)篩選和建模的過程[9]，線下診斷主要是基于已有數(shù)據(jù)的模型辨識，本質(zhì)上是基于過去數(shù)據(jù)對未來或者其他數(shù)據(jù)集模型預(yù)測診斷的過程[10]。數(shù)據(jù)處理方法主要包括基于能耗指標(biāo)[11]、基于數(shù)據(jù)挖掘[12]、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)[13]以及基于能耗軟件模擬[14]。然而，這些方法都只針對能耗數(shù)據(jù)而并未考慮到實(shí)際工況變化對能耗的影響，因此，都存在一定的局限性。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個集合的概念，是對數(shù)據(jù)內(nèi)在本質(zhì)的一個挖掘，是把有效信息從大量的數(shù)據(jù)集中萃取出來的過程[15]；是把已有算法與實(shí)際數(shù)據(jù)相結(jié)合的產(chǎn)物，也是大數(shù)據(jù)背景下基于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大計(jì)算能力對算法的一種再創(chuàng)新和應(yīng)用[16]。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)越來越多地應(yīng)用到人工智能[17]、數(shù)據(jù)挖掘[18]、模式識別[19]、圖像處理[20]等領(lǐng)域，在實(shí)際工程中得到越來越多的應(yīng)用[21]。文獻(xiàn)[22-23]分別討論了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在電力系統(tǒng)能耗診斷中的應(yīng)用。本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立針對鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)的能耗診斷模型，并做相應(yīng)的案例研究，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法在鍋爐熱水節(jié)能診斷中的應(yīng)用提供一個標(biāo)準(zhǔn)模型結(jié)構(gòu)。

1 能耗診斷模型

鍋爐熱水供熱系統(tǒng)是鍋爐燒熱水經(jīng)過二次換熱把能量從一次供熱端傳遞到用戶末端的過程。從鍋爐熱水供熱系統(tǒng)節(jié)能的定義上，在滿足熱負(fù)荷需求的情況下，盡可能減少能耗是節(jié)能優(yōu)化的目標(biāo)。然而，影響熱負(fù)荷的因素有很多，除了室外氣候條件，還包括建筑物本體的體形架構(gòu)，建筑物的外圍護(hù)結(jié)構(gòu)等。這些影響因子之間所滿足的物理關(guān)系是非線性的，無論是基于機(jī)理建模還是基于一般非線性優(yōu)化的方法都難達(dá)到診斷的目的。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的能耗診斷模型是一種線下診斷模型，診斷的原理如圖1所示。由于鍋爐熱水二次換熱供熱系統(tǒng)是一個多變量復(fù)雜系統(tǒng)，因此，診斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量對模型建立以及能耗診斷效果起決定性作用，理想情況下更希望用節(jié)能數(shù)據(jù)對不節(jié)能數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，這樣診斷的結(jié)果才能有一定的實(shí)用價值；其次，變量的選取也會影響模型擬合，倘若所選變量不完全，模型擬合度較低（即R值低），診斷本身就沒有意義，因而，變量的選取也是數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個層面。因此，診斷模型建立主要包括：變量選取、數(shù)據(jù)采集、判別與篩選以及模型的建立。

變量選取是對系統(tǒng)初步基于原理的定性分析的過程，一般選取的原則為：

1）系統(tǒng)運(yùn)行與能耗相關(guān)性較大的作為輸入變量，與能耗直接相關(guān)的作為輸出變量。

2）對有節(jié)能控制的系統(tǒng)（如氣候補(bǔ)償器、變頻泵）應(yīng)把影響節(jié)能效果的被控制變量（如熱水流量）作為輸出變量，控制參變量作為輸入變量（如室外溫度、末端溫度等）。

3）為了模型擬合的效果，輸入變量要盡量包含所有影響熱負(fù)荷或者能耗的參變量。

針對鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)，表1給出了常見的輸入、輸出可選取變量。變量的系統(tǒng)層次不同，能耗診斷也可分為系統(tǒng)層的診斷和設(shè)備層的診斷，前者主要集中于能耗數(shù)據(jù)的數(shù)值診斷，后者側(cè)重于設(shè)備運(yùn)行的故障診斷[24]。而本文模型參變量選擇主要針對能耗數(shù)值的診斷，這種診斷本質(zhì)上是節(jié)能控制中被控制變量對于工況條件的響應(yīng)，而模型反映了響應(yīng)的映射關(guān)系，能耗數(shù)據(jù)則是這種響應(yīng)的直觀表現(xiàn)，且這種直觀表現(xiàn)是基于外界條件（比如室外溫度、供回水溫度等）而與時間序列無關(guān)[25]，從原始數(shù)據(jù)中篩選出有效的節(jié)能數(shù)據(jù)并不影響診斷模型本身的正確性。

1.1 數(shù)據(jù)判別和處理

數(shù)據(jù)篩選是基于影響因子對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選過程，從節(jié)能的角度看，在約束條件下（設(shè)備、工況、人員等），用盡量少的熱量去滿足相應(yīng)的熱負(fù)荷被認(rèn)為是最為理想的節(jié)能狀態(tài)[26]。由于室外溫度對熱負(fù)荷的影響最大[27]，因此，把室外溫度與供熱量相關(guān)性系數(shù)R作為數(shù)據(jù)篩選初級指標(biāo)較為合理。數(shù)據(jù)篩選流程如圖2所示，若相關(guān)性系數(shù)R大于-0.2，可以認(rèn)為供熱量與熱負(fù)荷脫節(jié)，處于不節(jié)能狀態(tài)，而不能作為診斷數(shù)據(jù)；R介于-0.2到-0.5之間的數(shù)據(jù)，可以認(rèn)為數(shù)據(jù)中部分是節(jié)能的，需要把節(jié)能數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)集中篩選出來；如果R值小于-0.5，可以認(rèn)為它具有很好的節(jié)能特性，可直接用于診斷。常用篩選算法有概率模型篩選算法[28]、無監(jiān)督聚類算法[29]及監(jiān)督學(xué)習(xí)分類算法[30]，篩選獲得數(shù)據(jù)的評價應(yīng)考慮：

1）R是否小于-0.5，即是否篩選出適宜建模的診斷數(shù)據(jù)。

2）篩選出來的數(shù)據(jù)占采集總數(shù)據(jù)集的比例η應(yīng)大于30%，才能保證被篩選數(shù)據(jù)的普遍性和代表性，從而保證診斷的可靠性。

3）節(jié)能數(shù)據(jù)量是否足夠大，即診斷數(shù)據(jù)量N必須大于被診斷數(shù)據(jù)量2N′作為標(biāo)準(zhǔn)。

如果符合要求的數(shù)據(jù)集很多并對診斷數(shù)據(jù)沒有很高的節(jié)能特性要求，且都滿足R<-0.5，可以適當(dāng)減少分類數(shù)來保證數(shù)據(jù)的量。由于變量個數(shù)過多會影響模型擬合的速度，因此，原則上若實(shí)際情況需要，可以用變量降維算法[31-32]。

1.2 模型建立

二次換熱供熱系統(tǒng)的診斷模型建立采用多變量回歸擬合的方式，常用的多元回歸算法有最小二乘回歸[33]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[34]、LS-SVM回歸[35]、回歸樹[36]等。由于在選擇回歸模型時既要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量，也要考慮所診斷的目標(biāo)變量，因此，并不存在統(tǒng)一的模型選擇標(biāo)準(zhǔn)。本文案例研究中采用K-means聚類[37]的數(shù)據(jù)篩選算法和基于貝葉斯正則化訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型。

1.3 診斷結(jié)果評價指標(biāo)

主要選取以下3個指標(biāo)作為節(jié)能特性的判定：

1）供熱量與室外溫度的相關(guān)性R。R數(shù)值越大，越節(jié)能。

2）MAP指標(biāo)。

3）節(jié)能率η。

節(jié)能率反映相對的節(jié)能效果，正值表示被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能，負(fù)值表示被診斷數(shù)據(jù)節(jié)能。

2 案例研究

2.1 系統(tǒng)介紹及數(shù)據(jù)采集

以某醫(yī)院鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)為研究案例，如圖3所示。從能量流動角度講，能量是由鍋爐熱水經(jīng)過兩次換熱傳遞給末端，第一次換熱是一次供熱端與二次供熱端經(jīng)過換熱板換熱，介質(zhì)都是水，二次換熱是二次供熱端熱水與末端風(fēng)機(jī)盤管中的空氣換熱，風(fēng)機(jī)盤管再把熱量傳遞給空間。因此，決定能量傳遞大小的因素是一次供熱端的熱水流量和二次供熱端熱水流量，一次供熱端供回水溫差以及二次供熱端供回水溫差。從節(jié)能控制角度，可以直接控制的變量只有一次供熱端和二次供熱端的熱水流量，而在本文中，只有二次供熱端有變頻泵根據(jù)室內(nèi)溫度、末端溫度、供回水溫度這3個方面控制熱水流量，因此，這些相關(guān)變量都應(yīng)考慮到。表2所示是系統(tǒng)參數(shù)、3個區(qū)域的采暖面積、采暖熱源、末端、鍋爐型號以及數(shù)據(jù)采集的變量和數(shù)據(jù)量等信息，診斷數(shù)據(jù)是2015-12-15到2016-03-15，每2 h為步長的數(shù)據(jù)，被診斷數(shù)據(jù)是2016-02-17至2016-02-22，每0.5 h為步長的數(shù)據(jù)，在這段時間內(nèi)，二次供熱端關(guān)閉變頻節(jié)能控制措施。經(jīng)過濾波診斷數(shù)據(jù)和被診斷數(shù)據(jù)量分別為1 100和194個。

2.2 數(shù)據(jù)處理

如圖4為采集變量之間的相關(guān)性熱點(diǎn)圖。其中，瞬時熱量與室外溫度的相關(guān)性R為-0.272 3，因此，屬于第2種情況，應(yīng)采用K-means算法進(jìn)行聚類，由于案例中對診斷數(shù)據(jù)并沒有要求很高的節(jié)能特性，根據(jù)模型以R是否小于-0.5作為診斷數(shù)據(jù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，從圖4（b）也可以看出，室外溫度與瞬時熱量的相關(guān)性為-0.093 52，節(jié)能性較低。

圖5為診斷數(shù)據(jù)經(jīng)過K-means算法聚類后，聚類數(shù)據(jù)集中室外溫度與瞬時熱量的相關(guān)性及數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)集3相關(guān)性R值達(dá)到了-0.539 2，數(shù)據(jù)量達(dá)到了412，滿足診斷數(shù)據(jù)的要求，可以作為診斷數(shù)據(jù)對被診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。

2.3 模型建立

模型選取輸入變量應(yīng)為能耗的影響因子，相應(yīng)的響應(yīng)變量應(yīng)為供熱量值與節(jié)能控制中的被控制變量熱水流量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖6所示，采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有10個神經(jīng)元，表示10個輸入變量，隱含層有25個神經(jīng)元，其激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)，輸出層有1個神經(jīng)元，表示1個輸出變量，輸出函數(shù)為線性函數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的訓(xùn)練算法有誤差反向傳播法（BP）、共軛梯度法、牛頓法、L-M法，由于這些算法本質(zhì)上是基于誤差權(quán)重空間中誤差沿空間場的梯度下降最快的原理，對誤差權(quán)重空間的平滑性（訓(xùn)練樣本的質(zhì)量）敏感性較高而易陷入局部最優(yōu)和欠擬合[38]。其次，能耗診斷的準(zhǔn)確與否與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化性相關(guān)性較大，而貝葉斯正則化方法把誤差和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度都作為訓(xùn)練的懲罰函數(shù)，因此，能有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能[39]，基于以上原因，采用貝葉斯正則化訓(xùn)練方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，既保證模型的準(zhǔn)確性，也保證模型的泛化性。同時，為了保證訓(xùn)練結(jié)果的有效性，訓(xùn)練集（train）、測試集（test）按7∶3的比例，采用隨機(jī)分割的方法[40]獲得。表3所示為4個診斷模型結(jié)構(gòu)所選取的數(shù)據(jù)集及模型的擬合度R值，以供熱量作為響應(yīng)變量擬合度的R值高于以二次端熱水流量為響應(yīng)變量模型的R值。但是，總體R值都高于0.9，模型擬合度較高，具有較好的診斷可靠性。

2.4 診斷結(jié)果

圖7所示為模型D3和模型2對聚類后數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集4和被診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，模型D3預(yù)測供熱量與室外溫度相關(guān)性系數(shù)分別達(dá)到了-0.308 7、-0.471 5和-0.203 0，累積誤差MAP值分別為-149 498.67、-86 526、-4 052.27 kW，節(jié)能率為10.7%、17%和4%，都優(yōu)于模型2；且從圖中可以看出，模型2預(yù)測和實(shí)際供熱量高于設(shè)計(jì)負(fù)荷線（圖中X軸方向虛線）采樣點(diǎn)比例更大，趨勢更明顯，而模型D3預(yù)測結(jié)果相對較好。圖7（b）所示為被診斷數(shù)據(jù)模型2預(yù)測值與實(shí)際值的相關(guān)性圖，相關(guān)性高達(dá)0.95，這說明處于模型2變頻節(jié)能控制狀態(tài)下運(yùn)行的能耗水平與非變頻運(yùn)行狀態(tài)下較為相似，節(jié)能率指標(biāo)η也只有1%左右。因此，變頻節(jié)能控制并未達(dá)到應(yīng)有的節(jié)能效果。同理，對數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集4的診斷驗(yàn)證也可發(fā)現(xiàn)，總數(shù)據(jù)集預(yù)測結(jié)果與實(shí)際相近，與室外溫度的相關(guān)性為-0.259 2和-0.1153，節(jié)能率指標(biāo)只有0.4%和1.8%，診斷效果并不明顯。對比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過K-means篩選出來的數(shù)據(jù)節(jié)能診斷效果較好。

圖8所示為模型D3-flux和模型2-flux診斷的結(jié)果，從圖8（a）中可以看出，由于被診斷數(shù)據(jù)關(guān)閉了變頻泵控制，因此，水流量波動較為平穩(wěn)，隨室外溫度變化波動不大。模型2-flux預(yù)測熱水流量雖然有一定的波動，但是無論均值、方差以及累計(jì)誤差都與實(shí)際熱水流量相近，對比模型D3-flux和室外溫度發(fā)現(xiàn)，當(dāng)室外溫度升高熱負(fù)荷降低時，模型D3-flux預(yù)測熱水流量也有明顯下降，方差為17 320.67，波動性相對于模型2-flux較大，累計(jì)誤差MAP為21 778.86 m3/h，η值為18.7%，被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能。圖8（b）所示為通過預(yù)測的二次熱水流量和實(shí)際供回水溫差計(jì)算出來的理論供熱量，計(jì)算式為

式中：C為水的比熱容；M為熱水流量；ΔT為供回水溫差，由于比熱C是常量，為了方便起見，本文用MΔT作為替代。從圖7（b）中可以看出，模型D3-flux相關(guān)性系數(shù)R要優(yōu)于模型2-flux，MAP指標(biāo)達(dá)到了-66 380.237 m3·℃/h，節(jié)能率η為19.7%，高于模型2-flux的1.2%。對比診斷結(jié)果，被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能，模型D3-flux診斷效果要優(yōu)于模型2。

2.5 結(jié)果分析與討論

4個模型本質(zhì)上是對節(jié)能控制結(jié)果的有效性進(jìn)行診斷。從能量守恒的角度，能量是通過熱水兩次換熱進(jìn)行傳遞的，除了滿足末端的空間熱負(fù)荷外，換熱板損失和路途管道損失也是能耗主要的組成部分。從鍋爐二次供熱原理圖可以看出，系統(tǒng)主要有兩個回路，以第2個回路為例，由于有變頻泵的存在，因此，節(jié)能控制的原理是基于熱負(fù)荷進(jìn)行流量調(diào)節(jié)，而在控制反饋的參變量只有室內(nèi)外溫度等氣候因素和二次端的供回水溫差，其中，環(huán)境條件只能反映實(shí)際的環(huán)境熱負(fù)荷，但能量供給的多少是由一次端的供熱量和換熱板效率決定，前者是通過人工手動調(diào)節(jié)供水壓力來控制，具有一定的盲目性和滯后性；而后者效率決定因素是換熱板的結(jié)構(gòu)和換熱兩側(cè)的供回水溫度。換熱板結(jié)構(gòu)是固定的，因此，換熱兩側(cè)供回水溫度就成了主要影響變量。圖9所示為一次端供水壓力和換熱板熱量損失，一次換熱板損失熱量由式（4）計(jì)算[41-42]。

式中：T1是二次端熱水供水溫度；T2是二次端熱水回水溫度；t1是一次端供水溫度；t2是一次端回水溫度，負(fù)值表示損失，由于F和C是常量，為了簡單起見，用Δtm替代供熱量進(jìn)行分析。由圖9可以看出，當(dāng)從2016-02-11開始人為降低一次平均供水壓力，換熱板熱量損失也明顯降低，因此，一次端供水壓力合理調(diào)節(jié)也是提高換熱板能效的有效方式。

二次供熱端雖然是變頻泵控制熱水流量來達(dá)到節(jié)能的目的，但是，真正供給能量的是一次供熱端，因此，二次供熱端變頻節(jié)能控制對能量供給只起緩沖作用，節(jié)能效果有限。從診斷結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)閉變頻泵和不關(guān)閉變頻泵在能耗表現(xiàn)上沒有太大差異，因此，對于系統(tǒng)本身節(jié)能應(yīng)增加針對一次供熱端的熱水流量的節(jié)能調(diào)節(jié)措施。圖10為日累計(jì)熱量值與室外溫度的走勢圖，可以發(fā)現(xiàn)，無論室外溫度如何變化，日供熱量仍然保持一個平穩(wěn)且高能耗的供熱狀態(tài)。關(guān)閉節(jié)能泵的5天（圖中虛線所示），雖然能耗數(shù)值略微高于相似氣溫條件的能耗數(shù)值，但是，劣勢并不明顯，氣溫與關(guān)閉變頻泵相近的幾天（圖中X軸方向?qū)嵕€和虛線之間的區(qū)域）平均相對節(jié)能率只有1.7%，也印證了分析結(jié)果。因此，從所有數(shù)據(jù)中篩選出節(jié)能數(shù)據(jù)對于診斷意義重大，這種模型對比也是對診斷數(shù)據(jù)和被診斷數(shù)據(jù)的一個交叉檢驗(yàn)。

3 結(jié)論

1）經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)能耗診斷效果要優(yōu)于未經(jīng)篩選的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集4和被診斷數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果與室外溫度相關(guān)性R值達(dá)到了-0.308 7、-0.47 15和-0.203 0，累積誤差MAP值也分別達(dá)到了-149 498.67、-86 526、-4 052.27 kW，節(jié)能率也達(dá)到了10.7%、17%和4%，都優(yōu)于未經(jīng)篩選數(shù)據(jù)建立的模型2。

2）經(jīng)案例研究發(fā)現(xiàn)，一次供熱端供水壓力人工調(diào)節(jié)的滯后性、盲目性是導(dǎo)致能耗高、能效低的主要原因。只針對二次供熱端熱水流量采取節(jié)能控制措施，而不對一次供熱端采取相應(yīng)的節(jié)能控制措施所達(dá)到的節(jié)能效果有限，經(jīng)實(shí)際能耗數(shù)據(jù)驗(yàn)證，這個結(jié)論客觀有效。

3）這種數(shù)據(jù)建模診斷方式是基于輸入、輸出變量之間的物理響應(yīng)關(guān)系，而不受數(shù)據(jù)時間特性的影響，因此，在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的泛化性和實(shí)用性，能有效對鍋爐熱水供熱系統(tǒng)進(jìn)行診斷。

4）由于本文提出的模型是通過數(shù)據(jù)“學(xué)習(xí)”系統(tǒng)運(yùn)行模式，因此，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量及其采集的難易程度也會影響模型的普適性。但隨著云技術(shù)、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的發(fā)展，建立類似的系統(tǒng)運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫并基于更大數(shù)據(jù)量、更復(fù)雜學(xué)習(xí)模式（比如深度學(xué)習(xí)）能極大提升模型的泛化性和準(zhǔn)確度。

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（編輯 王秀玲）