基于改進(jìn)大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖掘算法的中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估方法

李嶸, 鄭慶紅, 王曉瑜

(1.西安安居筑城建筑科技集團(tuán)有限公司,陜西,西安 710000;2.西安建筑科技大學(xué)建筑設(shè)備科學(xué)與工程學(xué)院,陜西,西安 710055;3.西安航空學(xué)院,電子工程學(xué)院,陜西,西安 710077)

0 引言

隨著人民物質(zhì)生活條件的改善,城市供暖的需求也在逐年增長(zhǎng)。目前,可再生能源供暖是潔凈供暖發(fā)展的主要趨勢(shì),主要有太陽(yáng)能、地?zé)崮艿?。地?zé)豳Y源在中深層的儲(chǔ)量較大,且分布廣泛,作為一種可再生能源適用于建筑取暖。在國(guó)內(nèi)的中深層地?zé)崮茉粗?熱水是主要的能源,熱流密度高,穩(wěn)定性好,其熱能等級(jí)符合供暖要求,是一個(gè)比較好的集熱源[1]。因此,對(duì)中、下層地?zé)崮艿暮侠砝煤驮黾訚崈艄┡谋戎?可以降低礦物能源的消耗量,優(yōu)化供暖的能量結(jié)構(gòu),從而達(dá)到改善大氣的效果。

馮波等[2]為充分認(rèn)識(shí)U形井式閉環(huán)地?zé)嵯到y(tǒng)的可持續(xù)使用能力,探討其在長(zhǎng)時(shí)間工作條件下的生產(chǎn)能力狀況及其各種影響因子的作用,從而制定出合適的采礦計(jì)劃。王鋒等[3]為了解決蓄熱型電鍋爐在風(fēng)力發(fā)電時(shí)不能與迅速變化的風(fēng)力發(fā)電能力相適應(yīng)等問(wèn)題,對(duì)其進(jìn)行了可行性評(píng)價(jià),提出了“源—網(wǎng)—荷—儲(chǔ)”工況下風(fēng)電消納經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模式,應(yīng)用 PSO方法進(jìn)行了數(shù)值模擬。KUMAR等[4]通過(guò)補(bǔ)充熱源和加裝散熱器的方式,集成相變材料、微型燃?xì)廨啓C(jī)和吸收式熱泵子系統(tǒng),以滿足供暖應(yīng)用要求,有效提升淺層地?zé)峋C合能源的應(yīng)用效果。

基于以上研究背景,本文利用改進(jìn)大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖掘算法,設(shè)計(jì)一種中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估方法,實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目的。

1 中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估方法設(shè)計(jì)

1.1 挖掘中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集

FG-growth算法可以將中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)儲(chǔ)存在具有較強(qiáng)壓縮能力的FG-tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,減少供熱潛力數(shù)據(jù)的遍歷次數(shù)[5]。通過(guò)統(tǒng)計(jì)供熱潛力數(shù)據(jù)的元素項(xiàng),構(gòu)建FG-tree,挖掘中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集。

如果FG-tree數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是不存在根節(jié)點(diǎn)的樹(shù),可以利用類間距離和準(zhǔn)則對(duì)供熱潛力數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集進(jìn)行挖掘,類間距離分為普通類Ja1和加權(quán)類Ja2,計(jì)算式為

(1)

(2)

其中,di表示第i個(gè)供熱潛力數(shù)據(jù)樣本,d表示所有供熱潛力數(shù)據(jù)樣本的平均值,Pi表示第i個(gè)供熱潛力數(shù)據(jù)樣本的先驗(yàn)概率。Ja的值越大,供熱潛力數(shù)據(jù)樣本之間的差異性特征越強(qiáng)。

在FG-tree算法中,挖掘出了用于供暖潛能評(píng)估的頻繁項(xiàng)集條件模式基,并將其用于構(gòu)造條件FG-tree,其中條件FG-tree是FG-tree的一部分[6]。在此基礎(chǔ)上,對(duì)供熱潛力數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行了挖掘,并將其視為一種遞推處理過(guò)程,實(shí)現(xiàn)流程如下:

將供熱潛力數(shù)據(jù)s的條件基設(shè)置為{z,x,y,b},{z,x,y,e}。x、y、b、e、z表示頻繁項(xiàng)集條件。其中,b和e都符合最小支持度的條件,由于集合{s,b}和{s,e}不符合最小支持度的條件,也不被看作頻繁項(xiàng)集。{s,z}、{s,x}和{s,y}屬于供熱潛力數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集,基于此可以得到{s,z}的條件模式基,并結(jié)合遞歸處理過(guò)程,得到供熱潛力數(shù)據(jù)的全部頻繁項(xiàng)集。

改進(jìn)大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖掘算法利用調(diào)節(jié)閾值確定供熱潛力數(shù)據(jù)的聚類數(shù)量[7],中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集挖掘步驟如下。

Step 1:利用FG-growth算法定義中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)的原始聚類質(zhì)心生成聚類數(shù)量。

Step 2:在大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖掘算法的基礎(chǔ)上,引入初始的聚類質(zhì)心和簇?cái)?shù)目,對(duì)供熱潛力數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集進(jìn)行挖掘。

本文利用普通類間距離和準(zhǔn)則、加權(quán)類間距離和準(zhǔn)則挖掘中深層地?zé)崮芄釢摿?shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集。

1.2 評(píng)估中深層地?zé)崮芄釢摿?/h3>

1.2.1 能量分析

中深層地?zé)崮芄岬哪芰糠治鲋笜?biāo)由單位供熱量能量消耗Rs和能量效率ηt組成,其中單位供熱量能量消耗是獲取1 GJ熱量所花的能量消耗。

單位供熱量能量消耗是指在供熱過(guò)程中每提供一定熱量所需的能量消耗,如果地?zé)崮苄顭峁薜男顭釡囟仍谀M結(jié)束的時(shí)候升高,那么蓄熱罐內(nèi)的熱量主要來(lái)自地?zé)崮艿哪芰枯斎?不將其列入單位供熱量的能量消耗中[8]。修正后的單位供熱量能耗可以通過(guò)下式計(jì)算:

rs=α(Una+Uth)

(3)

(4)

式中,rs表示忽略蓄熱罐內(nèi)儲(chǔ)熱能量變化的耗煤量,α表示地?zé)崮芘c煤的折算系數(shù),Una表示地?zé)崮芄┡斎胫衼?lái)自地下熱水的能量,Uth表示地?zé)崮芄┡斎胫衼?lái)自熔巖的能量,Utk表示蓄熱罐儲(chǔ)存的地?zé)崮?Qeh表示地?zé)崮芄┡臒崃枯斎肟偭俊?/p>

能量效率ηt是地?zé)崮苤杏行芰颗c總能量的比值,若在仿真啟動(dòng)時(shí),蓄熱罐內(nèi)的熱量存在降低的傾向,則表明供熱系統(tǒng)使用了貯存在蓄熱罐中的熱量,使地?zé)崮艿妮斎肓吭龃骩9],因此,需要校正輸入的地?zé)崮?即:

(5)

(6)

Ueh=Ua+Una+Uth

(7)

(8)

(9)

其中,T0,t表示大氣環(huán)境中的基準(zhǔn)溫度,Th表示室內(nèi)的供暖溫度,φ表示模擬步長(zhǎng),Weh,t表示地?zé)崮芄┡目偀嶝?fù)荷。

對(duì)于地?zé)崮芄嵯到y(tǒng)而言,輸入的能級(jí)為

(10)

式中,COPt表示地?zé)崮芄┡到y(tǒng)中熱泵的綜合能效比,Pcp,t表示集中式熱泵供暖的熱功率,Pdp,t表示分散式熱泵供暖的熱功率。

輸出的能級(jí)通過(guò)式(11)計(jì)算:

(11)

根據(jù)式(10)和式(11),可以得到能級(jí)平衡系數(shù),即:

(12)

能級(jí)平衡系數(shù)越小,說(shuō)明在地?zé)崮芄嵯到y(tǒng)中輸入的地?zé)崮芎洼敵龅牡責(zé)崮茉谄焚|(zhì)上越匹配[12]。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文方法在中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估中的可行性,以東北地區(qū)為研究對(duì)象,評(píng)估中深層地?zé)崮艿墓釢摿Α?/p>

2.1 選取參數(shù)

2.1.1 選取固定參數(shù)

固定參數(shù)包括地?zé)崮芄┡膿p耗參數(shù)和供熱設(shè)備的效率參數(shù),具體如下。

室內(nèi)溫度:17 ℃

電網(wǎng)損耗:7.14%

地?zé)峋艿罁p耗:5%

暖氣片散熱損耗:10%

地源熱泵效率:4.0COP

空氣源熱泵效率:2.5COP

熱網(wǎng)損耗:9.84%

熱泵電機(jī)效率:86%

蓄熱罐的最高和最低蓄熱溫度:90 ℃和50 ℃

初始蓄熱溫度:50 ℃

2.1.2 環(huán)境溫度

環(huán)境溫度參數(shù)的選取按照每天的最高溫度和最低溫度進(jìn)行間隔15 min的線性差值,假設(shè)每天的最高溫度出現(xiàn)在下午兩點(diǎn),最低溫度是每天太陽(yáng)升起的時(shí)刻。

2.1.3 熱泵機(jī)組的COP

熱泵機(jī)組的COP可以根據(jù)環(huán)境溫度參數(shù)計(jì)算,公式為

(13)

假設(shè)東北地區(qū)的環(huán)境溫度在-18 ℃以下,COP值為1。

2.2 中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估

根據(jù)以往的研究可知,當(dāng)中深層地?zé)崮芄崦娣e比例為1.5時(shí),需要將火力發(fā)電供暖引入到地?zé)崮芄嵯到y(tǒng)中,這樣就違背了可再生能源供熱的節(jié)能環(huán)保理念。

(a)單位供熱量能耗

2.3 對(duì)比分析

為了避免實(shí)驗(yàn)結(jié)果的單一性,引入基于T2WELL的評(píng)估方法和基于儲(chǔ)能協(xié)調(diào)的評(píng)估方法作對(duì)比,當(dāng)供暖面積比例為1.50倍時(shí),通過(guò)改變室內(nèi)環(huán)境溫度,測(cè)試中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估耗時(shí),結(jié)果如圖2所示。

圖2 中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估耗時(shí)

3 總結(jié)

本文研究提出一種基于改進(jìn)大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖掘算法的中深層地?zé)崮芄釢摿υu(píng)估方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法能夠評(píng)估中深層地?zé)崮芄釢摿?具有更高的評(píng)估效率。今后的研究可以考慮到中深層地下水溫的變化情況,通過(guò)對(duì)地下水溫的恒定控制,提升中深層地?zé)崮芄釢摿Α?/p>