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    基于K-means方法的熱力運維輔助系統(tǒng)設(shè)計

    2023-02-13 06:22:12張銳高翔聶鑫徐毅劉娜牛淑潔
    中國設(shè)備工程 2023年2期
    關(guān)鍵詞:工單熱力供熱

    張銳,高翔,聶鑫,徐毅,劉娜,牛淑潔

    (1.淄博市熱力集團有限責(zé)任公司;2.淄博熱力有限公司,山東 淄博 255000)

    我國擁有全球規(guī)模最大的集中供暖管網(wǎng),2019年北方城鎮(zhèn)供暖能耗為2.13億tec,占全國建筑總能耗的20%。利用先進的信息通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺的優(yōu)勢,推進供熱企業(yè)管理的規(guī)范化、供熱系統(tǒng)運行的高效化和用戶服務(wù)多樣化、便捷化,提升供熱的現(xiàn)代化水平,實現(xiàn)北方地區(qū)清潔、高效、智慧供熱是未來發(fā)展的重要方向。

    然而,在熱力系統(tǒng)實際運行中,一般只有系統(tǒng)或設(shè)備無法正常運行時,才會進行設(shè)備運行維護,但由于供熱系統(tǒng)管網(wǎng)復(fù)雜,從故障產(chǎn)生到具有明顯征兆,往往具有嚴重的滯后性,而在滯后時段內(nèi),可能由單一故障引起更大面積的系統(tǒng)故障,且僅依靠維護人員現(xiàn)場檢測和診斷故障往往費時費力,對系統(tǒng)的安全性和能源利用效率具有顯著負面影響。因此,亟須建立智能化的供熱運維輔助系統(tǒng)。

    1 K-means方法及應(yīng)用

    1.1 項目概述

    淄博熱力有限公司供熱區(qū)域覆蓋淄博中心城區(qū)和淄博市高新區(qū),下設(shè)5個供熱分公司、1個工業(yè)余熱供熱分公司、1個熱網(wǎng)運營分公司、2座工業(yè)余熱利用首站,156個換熱站,供熱面積達1900余萬平方米,供熱主管網(wǎng)600余公里。由于供熱面積大,管網(wǎng)復(fù)雜,日常運行維護壓力大,因而啟動智能化運維系統(tǒng)的構(gòu)建。

    由于原有的運行模式中,并沒有相關(guān)系統(tǒng)對故障時點設(shè)備數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確記錄,同時錯漏的數(shù)據(jù)也眾多,導(dǎo)致常規(guī)機器學(xué)習(xí)方法在實際應(yīng)用中無法落地,因此,采用K-means方法進行實際應(yīng)用。

    1.2 K-means聚類分析方法

    聚類分析是將物理或抽象對象的集合分組為由類似對象組成的多個類的分析過程,是一種無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法,其中K-means聚類算法是應(yīng)用最廣泛的聚類方法。

    K-means聚類算法首先從給定數(shù)據(jù)集中隨機初始化k個初始化聚類中心,然后計算數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)與聚類中心的距離,并將數(shù)據(jù)分配給予其距離最近的聚類中心代表的類,之后更新聚類中心,不斷迭代運算直至算法收斂。K-means聚類算法只需要一個參數(shù),即聚類簇數(shù)k,其以最小化簇內(nèi)距離平方之和作為目標(biāo)函數(shù),具體算法過程和函數(shù)表達式如下:

    (1)確定初始聚類簇數(shù)k,初始化k個聚類中心點;

    (2)計算樣本點(到聚類中心()的距離,依據(jù)距離聚類中心最近原則,對樣本點進行聚類,獲得k個類簇;

    (3)根據(jù)各類簇,更新調(diào)整聚類中心;

    (4)迭代(2)、(3)步,直至誤差函數(shù)達到最小值時終止。

    誤差函數(shù)表達式如下:

    式中,SSE是所有樣本點的誤差平方和,k為聚類數(shù), ci是第i簇聚類中心點,xj是樣本點。

    1.3 K-means方法在熱力運維中的應(yīng)用

    在熱力運維系統(tǒng)中,K-means方法的運用是基于SCADA傳來的設(shè)備信息特征將設(shè)備的狀態(tài)歸入不同的組,通過設(shè)備信息特征了解數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),并預(yù)測數(shù)據(jù)實例與此結(jié)構(gòu)的擬合程度。設(shè)備信息特征包括一次供水溫度、一次回水溫度、二次供水溫度、二次回水溫度、一次供水壓力、一次回水壓力、二次供水壓力、二次回水壓力、循環(huán)泵頻率、一補二瞬時流量、一補二累積流量等。具體應(yīng)用步驟可分為以下三步。

    1.3.1 確定k值

    隨著分類的類別數(shù)增加,SSE的下降幅度會驟減,然后,隨著k值的繼續(xù)增大而趨于平緩,然后選取拐點即為k值。

    1.3.2 訓(xùn)練模型

    將SCADA數(shù)據(jù)以站點為基礎(chǔ)分別訓(xùn)練模型,同時,每個站點拿出一部分數(shù)據(jù)用于對模型進行測試,計算所有樣本點與各個簇中心之間的距離,然后,把樣本點劃入最近的簇中。根據(jù)簇中已有的樣本點,重新計算簇中心。重復(fù)以上步驟,直到簇中心不再改變或改變很小。最終,模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確度達到80%。

    1.3.3 模型應(yīng)用

    通過定時任務(wù)下載設(shè)備數(shù)據(jù),訓(xùn)練模型根據(jù)設(shè)備信息給出相應(yīng)的分類達到預(yù)警目的。之后,以智能預(yù)警系統(tǒng)為核心,以.NET作為主要開發(fā)平臺,設(shè)計搭建了智能熱力輔助運維系統(tǒng)。

    2 智能熱力運維系統(tǒng)設(shè)計

    2.1 系統(tǒng)簡介

    熱力輔助運維系統(tǒng)充分運用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù),構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)的企業(yè)級智慧供熱平臺。根據(jù)熱力企業(yè)業(yè)務(wù)靈活多變等情況,提出以機器學(xué)習(xí)與人工相結(jié)合為建設(shè)思想,實現(xiàn)業(yè)務(wù)之間的協(xié)同與跟蹤、部門之間工作協(xié)調(diào),以期達到提高企業(yè)運營效率等目標(biāo)。

    2.2 系統(tǒng)設(shè)計

    運維系統(tǒng)包含網(wǎng)頁(Web)端和手機端。如圖1所示,手機端包含工單、巡檢、數(shù)據(jù)查詢、知識庫、報表功能。其中,工單功能中,能夠?qū)崿F(xiàn)編輯工單、提交工單、派發(fā)工單,接受工單功能。巡檢功能中,能夠?qū)崿F(xiàn)掃碼巡檢以及巡檢記錄上傳的功能。數(shù)據(jù)查詢,能夠通過序列號或二維碼查詢,查詢機器實時數(shù)據(jù)。知識庫功能,能夠查看知識庫中相應(yīng)文章。報表功能,能夠根據(jù)登錄賬戶不同,顯示當(dāng)前賬戶相關(guān)工作報表。

    圖1 系統(tǒng)功能例圖

    Web端包含駕駛艙、工單、巡檢、設(shè)備、報警、系統(tǒng)設(shè)置等。其中,駕駛艙為報表總覽,能夠查看所有數(shù)據(jù)相關(guān)報表。工單中包含查詢工單、編輯工單、提交工單等功能。巡檢中包含巡檢記錄查看,巡檢狀態(tài)編輯功能。設(shè)備菜單中,包含設(shè)備信息的增加、刪除、修改、查詢等功能。報警菜單中,包含報警閾值的增加、設(shè)置、修改以及智能報警的設(shè)置。

    2.3 系統(tǒng)操作

    運維系統(tǒng)可為熱力員工分配賬戶、角色、權(quán)限功能,根據(jù)員工的賬號屬性不同,實現(xiàn)不同的操作,限定不同功能節(jié)點覆蓋不同人群。該熱力運維系統(tǒng)主要服務(wù)于熱力集團的以下工作人員,包括:(1)維修人員,進行工單的提交;(2)工程師,接收工單,掛起狀態(tài)操作,完成工單;(3)巡檢人員,負責(zé)巡檢功能操作;(4)管理員,負責(zé)工單分配、智能報警設(shè)置、設(shè)備以及站點的編輯等。

    3 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程

    該熱力運維系統(tǒng)具備智能輔助指導(dǎo)功能,可以制定多種類別的決策流程,發(fā)起主動檢測時,由操作人員選擇提前制定好的決策流程,根據(jù)實際情況選出符合狀況的線路,然后基于知識庫的綜合判斷,給出專家級的指導(dǎo)方案。例如,當(dāng)工作人員發(fā)現(xiàn)異常情況時,登錄業(yè)務(wù)檢測系統(tǒng),選擇決策流程、線路,執(zhí)行主動檢測,系統(tǒng)將根據(jù)流程,給出最終的處理解決方案。一個檢測可以由多個檢測線路組合完成。流程中的任意分支完成后,視為一次檢測完成。檢測流程執(zhí)行處理結(jié)束后,會跳轉(zhuǎn)到知識庫系統(tǒng),同時,關(guān)聯(lián)到相關(guān)知識解決方案。根據(jù)處理業(yè)務(wù)的流程不同,可將該系統(tǒng)的業(yè)務(wù)分為人工工單流程、巡檢流程和觸發(fā)報警流程。

    3.1 工單流程

    如圖2所示,當(dāng)工作人員在日常工作中,發(fā)現(xiàn)問題,需要提交工單進行上報。工作人員可在手機端提交工單,在提交工單時,能夠進行自檢,系統(tǒng)將根據(jù)用戶輸入或選擇的故障描述,對提供的方案進行推薦排序,用戶可進行選擇查看,若能夠解決問題,則工單關(guān)閉。若自檢不能解決問題,需要提報工單至分公司,分公司管理員對問題進行初步查看,若能給出相應(yīng)解決問題,則工單關(guān)閉。若分公司不能給出相應(yīng)解決辦法,需要上報工單至生產(chǎn)部,生產(chǎn)部進行派單,將工單派發(fā)給工程師。若工程師在一段時間內(nèi)未接單,能夠重新分配工程師。工程師接單后,前往現(xiàn)場進行作業(yè),若在作業(yè)過程中發(fā)現(xiàn)備品備件缺失或其他問題,可以進行掛起狀態(tài)變更,整備完成后,再次進行作業(yè),直至工單解決,至此,人工工單業(yè)務(wù)流程完畢。

    圖2 人工工單業(yè)務(wù)流程

    3.2 巡檢流程

    如圖3所示,巡檢人員在非供暖期,需要對站內(nèi)情況進行巡視檢查,同時,需要對巡檢情況進行記錄。使用本系統(tǒng)對巡檢的地理位置,巡檢時間以及現(xiàn)場圖片進行統(tǒng)計。首先,巡檢人員前往需要巡檢的換熱站點,打開手機端系統(tǒng),系統(tǒng)自動獲取當(dāng)前時間以及地理位置,如巡檢的GPS超出系統(tǒng)指定范圍,將無法打開巡檢頁面。頁面打開后,巡檢人員需要拍攝站內(nèi)情況照片,進行上傳。數(shù)據(jù)將上傳至分公司,管理員在web端進行審查,若審查通過,則歸檔此次巡檢記錄,若不通過,則返回信息至巡檢人員處,重新進行巡檢操作,直至巡檢記錄合格。至此,巡檢業(yè)務(wù)流程完畢。

    圖3 巡檢計劃業(yè)務(wù)流程

    3.3 觸發(fā)報警流程

    如圖4所示,管理員在系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置好報警閾值以及智能報警模型,對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,能夠第一時間對問題數(shù)據(jù)進行報警。Web端使用者,能夠接收到此提醒。如果報警信息為可接受范圍內(nèi)誤報,可以關(guān)閉此次報警,對記錄進行歸檔處理。若此問題分工公司能夠進行解決,則管理員進行問題處理操作,操作后報警關(guān)閉,記錄歸檔。若出現(xiàn)問題管理員不能夠解決,則需要系統(tǒng)中自動生成工單,上報至生產(chǎn)部,生產(chǎn)部進行派單等后續(xù)操作,與人工工單派發(fā)與解決方式相同,不做贅述。至此,觸發(fā)報警流程完畢。

    圖4 觸發(fā)報警工單業(yè)務(wù)流程

    4 結(jié)語

    智能熱力運維輔助系統(tǒng)充分運用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù),是基于大數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)的企業(yè)級智慧供熱平臺。平臺將專家知識構(gòu)成運維知識庫,為流程及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化提供了依據(jù),為熱力企業(yè)的管理和運維提供有效的輔助決策支持,提高了熱力企業(yè)運營效率。

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