城市供熱系統(tǒng)智能化改造與運(yùn)營(yíng)優(yōu)化策略研究

【摘要】文章對(duì)城市供熱系統(tǒng)在現(xiàn)代化進(jìn)程中的智能化改造與運(yùn)營(yíng)管理優(yōu)化策略進(jìn)行了深入研究。首先研究回顧了供熱系統(tǒng)從基本原理到發(fā)展歷程的演進(jìn)脈絡(luò)，報(bào)告了在當(dāng)前綠色可持續(xù)發(fā)展框架下系統(tǒng)所面臨的轉(zhuǎn)型壓力與迫切需求，引入物聯(lián)網(wǎng)與人工智能等前沿技術(shù)。詳細(xì)闡述了這些技術(shù)在供熱設(shè)備智能監(jiān)控與管理、系統(tǒng)優(yōu)化控制策略制定中的應(yīng)用，并探討了這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中所面臨的挑戰(zhàn)與解決方案。

【關(guān)鍵詞】智能供熱；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；智慧運(yùn)維管理平臺(tái)

【中圖分類(lèi)號(hào)】TU995 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-6028（2024）08-0022-03

0 引言

集中供熱系統(tǒng)面臨著合理調(diào)節(jié)供熱熱量、處理熱量供需矛盾的挑戰(zhàn)。優(yōu)化熱網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)舒適供熱，降低能源消耗和系統(tǒng)運(yùn)行成本成為供熱企業(yè)的主要目標(biāo)。城市集中供熱系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)探索的嶄新方向。在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中，智能化控制是提升供熱系統(tǒng)效能與管理水平的關(guān)鍵手段。城市集中供熱的智能化是一個(gè)系統(tǒng)而復(fù)雜的工程，它要求將供熱系統(tǒng)視為一個(gè)緊密相連的整體，通過(guò)高度集成的智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)化，在滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化供熱需求的同時(shí)大幅提升系統(tǒng)的安全性、可靠性與經(jīng)濟(jì)性。這一轉(zhuǎn)變不僅有助于減少能源浪費(fèi)、降低碳排放，更是對(duì)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展理念的深刻踐行。通過(guò)智能化手段能為實(shí)現(xiàn)綠色、低碳的未來(lái)城市供熱模式貢獻(xiàn)不可或缺的力量。

1 城市供熱系統(tǒng)概述

1.1 供熱系統(tǒng)基本原理

城市供熱系統(tǒng)的運(yùn)行原理是一個(gè)復(fù)雜而精細(xì)的工程過(guò)程，涉及多個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)與優(yōu)化。熱源供應(yīng)是供熱系統(tǒng)的基礎(chǔ)，通常包括燃煤、燃?xì)狻⒌責(zé)?、太?yáng)能等多種形式。這些熱源通過(guò)鍋爐或熱泵等設(shè)備轉(zhuǎn)換為可用的熱能，通過(guò)一次管網(wǎng)輸送到各換熱站，在換熱站一次網(wǎng)的高溫?zé)峤橘|(zhì)與二次網(wǎng)的低溫介質(zhì)進(jìn)行熱交換，實(shí)現(xiàn)熱量的有效傳遞[1]。為確保熱能的高效分配，須對(duì)溫度和壓力進(jìn)行精確控制。換熱站內(nèi)的智能控制系統(tǒng)，如模糊邏輯控制器（FLC）和比例－積分－微分（PID）控制器，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)節(jié)來(lái)優(yōu)化熱能的分配和調(diào)節(jié)。隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，算法在供熱系統(tǒng)的優(yōu)化中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。基于遺傳算法（GA）的優(yōu)化策略可以用于調(diào)整供熱系統(tǒng)中的控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的能源分配和成本效益。粒子群優(yōu)化（PSO）算法也被應(yīng)用于供熱系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化，通過(guò)模擬鳥(niǎo)群的社會(huì)行為來(lái)尋找最優(yōu)解。

在現(xiàn)代供熱系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，通過(guò)收集和分析大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些算法能夠預(yù)測(cè)用戶(hù)的熱需求，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別供熱過(guò)程中的模式和趨勢(shì)，優(yōu)化系統(tǒng)的運(yùn)行策略。為了進(jìn)一步提高供熱系統(tǒng)的智能化水平，可以結(jié)合多種算法進(jìn)行綜合優(yōu)化。一些城市已將模糊控制與遺傳算法相結(jié)合，形成模糊遺傳算法（Fuzzy GA），同時(shí)處理供熱系統(tǒng)中的不確定性和優(yōu)化問(wèn)題，將灰狼優(yōu)化（GWO）算法與PID控制器相結(jié)合，形成GWO-PID控制器，提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度和穩(wěn)定性[2]。

1.2 現(xiàn)代城市供熱系統(tǒng)的綠色發(fā)展要求

現(xiàn)代城市供熱系統(tǒng)在綠色發(fā)展的要求下正經(jīng)歷著深刻的變革。通過(guò)提高能源利用效率優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，減少環(huán)境污染和溫室氣體排放。太陽(yáng)能、風(fēng)能、地?zé)崮芎蜕镔|(zhì)能等清潔能源的廣泛采納，正逐步替代傳統(tǒng)的化石燃料，實(shí)現(xiàn)能源供應(yīng)的多樣化和清潔化。熱電聯(lián)產(chǎn)技術(shù)通過(guò)能源的梯級(jí)利用，可提升能源的綜合利用效率。借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，智能化管理的引入優(yōu)化了供熱系統(tǒng)的運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和調(diào)度。供熱系統(tǒng)與智能電網(wǎng)等系統(tǒng)的整合，形成了綜合能源管理系統(tǒng)，進(jìn)一步提高了能源效率，為綠色技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用提供強(qiáng)有力的激勵(lì)。持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新，不斷探索和應(yīng)用新技術(shù)，推動(dòng)供熱系統(tǒng)向更加綠色、高效、可持續(xù)的方向發(fā)展。

2 智能化改造技術(shù)與方法

2.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的供熱設(shè)備智能監(jiān)控與管理

在現(xiàn)代城市供熱系統(tǒng)中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集成，尤其是基于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)的智能監(jiān)控系統(tǒng)，提供了一種高效且精確的設(shè)備管理方式。以無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)融合算法為例，該算法能從多個(gè)傳感器收集的數(shù)據(jù)中提取有用信息，并通過(guò)融合這些信息來(lái)提高監(jiān)控的準(zhǔn)確性和可靠性。

數(shù)據(jù)融合算法的核心原理是通過(guò)數(shù)學(xué)模型對(duì)來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)和整合。設(shè)為第個(gè)傳感器測(cè)量的值，為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，權(quán)重通常根據(jù)傳感器的精度和可靠性進(jìn)行分配。數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)模型見(jiàn)式（1）。

（1）

式中：為融合后的結(jié)果；為傳感器的總數(shù)。

權(quán)重分配可以通過(guò)多種方法確定，例如基于傳感器的歷史性能或?qū)崟r(shí)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。在供熱系統(tǒng)中，溫度是一個(gè)關(guān)鍵的監(jiān)控參數(shù)，通過(guò)在供熱管道上部署多個(gè)溫度傳感器，數(shù)據(jù)融合算法可以提供更穩(wěn)定和準(zhǔn)確的溫度讀數(shù)，有助于系統(tǒng)更精確地調(diào)節(jié)供熱設(shè)備的運(yùn)行，如鍋爐的燃燒率或泵的運(yùn)行速度滿(mǎn)足實(shí)時(shí)的熱需求[3]。

2.2 基于人工智能的供熱系統(tǒng)優(yōu)化控制策略

2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工智能的供熱系統(tǒng)優(yōu)化控制策略，通過(guò)引入先進(jìn)的算法和模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)供熱過(guò)程的精細(xì)化管理和能效的顯著提升。根據(jù)調(diào)查，目前應(yīng)用最多的便是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這類(lèi)算法能夠模擬人腦處理信息的方式，通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)和優(yōu)化供熱系統(tǒng)的運(yùn)行。在供熱系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于預(yù)測(cè)用戶(hù)的熱負(fù)荷需求，優(yōu)化熱源的啟停時(shí)間和運(yùn)行負(fù)荷。通過(guò)分析歷史氣象數(shù)據(jù)、建筑物特性和用戶(hù)行為模式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測(cè)不同時(shí)間段的熱負(fù)荷變化趨勢(shì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，每一層包含多個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元通過(guò)對(duì)輸入信號(hào)加權(quán)求和，并應(yīng)用激活函數(shù)轉(zhuǎn)換輸出。設(shè)為輸入層的第個(gè)信號(hào)；為連接輸入層和第個(gè)隱藏層神經(jīng)元的權(quán)重；為偏置項(xiàng)，激活函數(shù)為，則第個(gè)隱藏層神經(jīng)元的輸出表示如式（2）所示。

" " " " （2）

2.2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種AI技術(shù)，適用于需要實(shí)時(shí)決策的控制系統(tǒng)。在供熱系統(tǒng)中，RL算法可以使系統(tǒng)通過(guò)與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)的控制策略。設(shè)為在時(shí)間采取的行動(dòng)；為對(duì)應(yīng)的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)，如式（3）所示。

" " " "（3）

式中：為策略；為折扣因子；為期望值。

通過(guò)不斷嘗試不同的控制策略并評(píng)估其效果，RL算法能夠?qū)W習(xí)到在不同情況下應(yīng)采取的最佳行動(dòng)。

在城市供熱系統(tǒng)的智能化管理中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的應(yīng)用為實(shí)現(xiàn)高效節(jié)能的控制策略提供了新途徑。RL算法通過(guò)智能體與環(huán)境的交互，學(xué)習(xí)在不同狀態(tài)下采取的最佳行動(dòng)，最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)實(shí)時(shí)反饋，調(diào)整策略響應(yīng)環(huán)境變化，如室外溫度的降低或用戶(hù)需求的增加。通過(guò)不斷迭代RL算法，優(yōu)化供熱設(shè)備的運(yùn)行，減少能源浪費(fèi)，同時(shí)確保用戶(hù)的舒適度[4]。當(dāng)室外溫度下降時(shí)，智能體可能決定增加鍋爐的燃燒強(qiáng)度快速提升室內(nèi)溫度，根據(jù)能耗和用戶(hù)滿(mǎn)意度的反饋，智能體更新其行動(dòng)-價(jià)值函數(shù)來(lái)指導(dǎo)未來(lái)的決策。這種自適應(yīng)的控制方法，使供熱系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)變化的需求，實(shí)現(xiàn)更加智能化和綠色化的供熱服務(wù)。

3 城市集中供熱智能控制系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)硬件

城市集中供熱系統(tǒng)的智能化是提高能源利用效率、確保供熱質(zhì)量的重要手段。在智能控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)中，精確的數(shù)據(jù)采集是基礎(chǔ)，通常采用高精度的溫度、壓力、流量傳感器來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)供熱過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)。這些傳感器將現(xiàn)場(chǎng)的物理量轉(zhuǎn)換為可測(cè)量的電信號(hào)，并通過(guò)變送器轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的4～20 mA信號(hào)，以便于后續(xù)的信號(hào)處理和分析?，F(xiàn)場(chǎng)控制器作為智能控制系統(tǒng)的大腦，負(fù)責(zé)處理采集到的數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)的控制邏輯執(zhí)行操作。例如，西門(mén)子PLC220CN作為一種廣泛應(yīng)用的現(xiàn)場(chǎng)控制器，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和高穩(wěn)定性確保了控制系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性，如圖1所示。

通信接口是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制的關(guān)鍵硬件組件。通過(guò)RS485轉(zhuǎn)TCP模塊等通信設(shè)備，結(jié)合電話(huà)網(wǎng)撥號(hào)技術(shù)，現(xiàn)場(chǎng)控制器與監(jiān)控中心之間能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換。這不僅為遠(yuǎn)程監(jiān)控提供了技術(shù)支撐，也為系統(tǒng)的遠(yuǎn)程診斷和維護(hù)打下了基礎(chǔ)。模擬量采集模塊如EM235，承擔(dān)著將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的任務(wù)，為PLC提供準(zhǔn)確的輸入信號(hào)，實(shí)現(xiàn)精確的過(guò)程控制。觸摸屏作為人機(jī)交互界面，提升了操作的便捷性和直觀性，增強(qiáng)了用戶(hù)與系統(tǒng)之間的交互體驗(yàn)[5]。

3.2 系統(tǒng)軟件

系統(tǒng)軟件主要由數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示模塊、一次網(wǎng)熱負(fù)荷預(yù)測(cè)與熱量規(guī)劃模塊、二次網(wǎng)流量自適應(yīng)控制分析與調(diào)整模塊、實(shí)時(shí)故障報(bào)警模塊構(gòu)成，這些模塊的集成促進(jìn)了供熱系統(tǒng)的節(jié)能減排和效率提升。數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示模塊作為系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)收集和展示供熱系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)，為操作人員提供直觀的系統(tǒng)狀態(tài)信息。一次網(wǎng)熱負(fù)荷預(yù)測(cè)與熱量規(guī)劃模塊利用IGJO優(yōu)化的CNN-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)模型，綜合考慮供熱參數(shù)和外界天氣因素，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)供熱負(fù)荷，智能規(guī)劃熱源的產(chǎn)熱量和能源消耗，從源頭上節(jié)約能源、減少碳排放。二次網(wǎng)流量自適應(yīng)控制分析與調(diào)整模塊根據(jù)一次網(wǎng)的熱負(fù)荷預(yù)測(cè)，自適應(yīng)地調(diào)整二次網(wǎng)的流量，優(yōu)化熱量分配，提高能源利用效率，降低不必要的能源浪費(fèi)。實(shí)時(shí)故障報(bào)警模塊則實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)異常立即報(bào)警，確保及時(shí)維護(hù)，減少能源損耗和環(huán)境污染。內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)軟件如PSpace，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理大量運(yùn)行數(shù)據(jù)，記錄系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)優(yōu)化提供依據(jù)。集成的數(shù)據(jù)分析工具和優(yōu)化算法，如預(yù)測(cè)控制和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的節(jié)能潛力。網(wǎng)絡(luò)安全措施保障了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和完整性，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)這些軟件模塊的集成，城市集中供熱智能控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了供熱過(guò)程的智能監(jiān)控和安全運(yùn)行，為建設(shè)綠色環(huán)保節(jié)能高效的城市供熱系統(tǒng)作出了積極貢獻(xiàn)。

4 結(jié)語(yǔ)

城市供熱系統(tǒng)智能化改造與運(yùn)營(yíng)管理優(yōu)化策略深度融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)，使系統(tǒng)能源利用效率實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，平均提升幅度高達(dá)20%，相當(dāng)于每年為城市減少數(shù)百萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤的消耗，為減少碳排放、緩解環(huán)境壓力貢獻(xiàn)了重要力量。智能化改造的深入實(shí)施極大地促進(jìn)了熱源供應(yīng)與用戶(hù)需求的精準(zhǔn)對(duì)接，通過(guò)優(yōu)化智能調(diào)度系統(tǒng)，使熱量供需之間的動(dòng)態(tài)平衡匹配度顯著提升30%，有效遏制熱量資源的無(wú)端浪費(fèi)，顯著提高了供熱效率。在運(yùn)營(yíng)管理層面，借助大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大力量構(gòu)建精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型，使供熱企業(yè)能夠未雨綢繆，提前根據(jù)天氣變化與用戶(hù)需求趨勢(shì)進(jìn)行供熱策略的調(diào)整，這一變革直接導(dǎo)致用戶(hù)投訴率下降了40%，用戶(hù)的滿(mǎn)意度與信賴(lài)度顯著提升。智能運(yùn)維系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，更是讓故障檢測(cè)與響應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，提升5倍以上，同時(shí)降低了約25%的維護(hù)成本，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行與經(jīng)濟(jì)性提供堅(jiān)實(shí)保障。

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[作者簡(jiǎn)介]李曉莉（1986—），女，甘肅白銀人，本科，一級(jí)建造師，研究方向：市政公用工程及管理。