城市供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)的開發(fā)與試驗(yàn)研究

［摘 要］文章開發(fā)一套智能調(diào)控技術(shù)，以優(yōu)化城市供熱網(wǎng)絡(luò)的能效和響應(yīng)速度，解決傳統(tǒng)供熱系統(tǒng)中存在的效率低下和能源浪費(fèi)問題。設(shè)計(jì)了一個(gè)包含數(shù)據(jù)采集、模型預(yù)測(cè)控制和優(yōu)化算法的智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)。通過試驗(yàn)?zāi)M城市供熱網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，收集和分析供熱數(shù)據(jù)，驗(yàn)證所開發(fā)系統(tǒng)的性能。試驗(yàn)在控制試驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行，使用高精度傳感器和數(shù)據(jù)記錄設(shè)備。試驗(yàn)結(jié)果表明，智能調(diào)控系統(tǒng)能顯著提高熱能利用率和系統(tǒng)響應(yīng)速度。與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)相比，智能調(diào)控系統(tǒng)在熱能供應(yīng)效率上提高了約15%，并且能夠更快地適應(yīng)外部溫度變化和用戶需求。成功開發(fā)的智能調(diào)控系統(tǒng)為城市供熱網(wǎng)絡(luò)提供了一種有效的優(yōu)化方案，具有顯著的節(jié)能效果和應(yīng)用潛力。未來工作將集中在進(jìn)一步提升系統(tǒng)的智能化水平和適應(yīng)性，拓展其在更廣泛城市基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用。

［關(guān)鍵詞］城市供熱；智能調(diào)控；模型預(yù)測(cè)控制；優(yōu)化算法；能效優(yōu)化

［中圖分類號(hào)］TP18 ；TM715 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）07–0025–03

1 國(guó)內(nèi)外供熱網(wǎng)絡(luò)調(diào)控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)外供熱網(wǎng)絡(luò)調(diào)控技術(shù)已發(fā)展到較為成熟的階段，廣泛采用了先進(jìn)的傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算技術(shù)，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控和預(yù)測(cè)模型優(yōu)化供熱效率和節(jié)能效果。而我國(guó)多數(shù)城市的供熱系統(tǒng)仍依賴傳統(tǒng)的調(diào)控模式，智能化水平較低，系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)速度有待提高。此外，國(guó)內(nèi)在供熱網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高效能控制策略方面的研究也相對(duì)落后。

2 智能調(diào)控技術(shù)在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用

智能調(diào)控技術(shù)的應(yīng)用已擴(kuò)展到多個(gè)領(lǐng)域，包括智能電網(wǎng)、交通管理、水資源管理等。這些領(lǐng)域的成功案例為供熱網(wǎng)絡(luò)的智能調(diào)控提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)。例如，在智能電網(wǎng)中，通過使用先進(jìn)的預(yù)測(cè)算法和自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)電力供需的動(dòng)態(tài)平衡，顯著提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性；在交通管理領(lǐng)域，智能信號(hào)控制系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量調(diào)整信號(hào)燈的工作模式，有效緩解交通擁堵。

3 城市供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)

3.1 智能調(diào)控系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能調(diào)控系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架為3 層結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理與決策層、執(zhí)行控制層。數(shù)據(jù)采集層采用高精度的溫度和壓力傳感器，例如，在某供熱系統(tǒng)中，每個(gè)主要節(jié)點(diǎn)安裝了型號(hào)為PT100 的溫度傳感器和型號(hào)為Pascal100 的壓力傳感器。這些傳感器每10 min 采集一次數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集頻率和精度能夠滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控的需求。數(shù)據(jù)處理與決策層采用了時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)未來的供熱需求。例如，在上海的試點(diǎn)項(xiàng)目中，使用了基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型，該模型在歷史數(shù)據(jù)（過去兩年的每日供熱數(shù)據(jù)，總共730 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）上訓(xùn)練，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了95%。執(zhí)行控制層根據(jù)預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整供熱參數(shù)，如水溫和流量。在天津的應(yīng)用實(shí)例中，通過調(diào)整供熱水溫度，實(shí)現(xiàn)了節(jié)能5% 以上，同時(shí)保持了供熱系統(tǒng)的穩(wěn)定性和用戶的舒適度。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)的研究與開發(fā)

在數(shù)據(jù)采集方面，重點(diǎn)解決了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性問題。例如，在南京的一個(gè)供熱站，通過增設(shè)冗余傳感器和采用無線傳輸技術(shù)，將數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸成功率提高到了99%。模型預(yù)測(cè)控制技術(shù)方面開發(fā)的MPC 模型能夠在預(yù)測(cè)未來24 h 內(nèi)的供熱需求基礎(chǔ)上，自動(dòng)調(diào)整供熱參數(shù)。在成都的一個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目中，該MPC 模型幫助供熱系統(tǒng)在冬季高峰期節(jié)省了約15%的能源消耗。采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化供熱網(wǎng)絡(luò)的水流路徑和溫度設(shè)定。在重慶的一個(gè)供熱系統(tǒng)中，通過優(yōu)化算法的應(yīng)用，不僅提高了系統(tǒng)的熱效率，還降低了運(yùn)行成本約20%。

4 試驗(yàn)研究與數(shù)據(jù)分析

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施

在本次試驗(yàn)設(shè)計(jì)中，挑選了10 個(gè)位于不同地理位置的供熱站作為研究的核心節(jié)點(diǎn)。每個(gè)供熱站都配備了3 種高精度傳感器，即溫度傳感器、壓力傳感器和流速傳感器。這些傳感器的選擇是基于其對(duì)于保障供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)效率和安全運(yùn)行的關(guān)鍵作用。溫度傳感器的精度達(dá)到±0.1 ℃，可精確監(jiān)控供熱水的溫度變化；壓力傳感器的精度為±1 kPa，用以確保供熱系統(tǒng)在安全的壓力范圍內(nèi)運(yùn)行；流速傳感器的精度為±0.01 m/s，可準(zhǔn)確測(cè)量熱水流動(dòng)的速度，這對(duì)于分析熱能傳輸效率至關(guān)重要。傳感器數(shù)據(jù)均設(shè)置為每5 min 自動(dòng)上傳一次至中央服務(wù)器。這種高頻率的數(shù)據(jù)收集可幫助實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供信息資源。試驗(yàn)分為兩個(gè)主要階段進(jìn)行。第1 階段為基線數(shù)據(jù)收集階段，持續(xù)1 個(gè)月。在這一階段，系統(tǒng)將按照正常的運(yùn)行參數(shù)運(yùn)作，不做任何人為的調(diào)整。此階段的目的是收集系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行條件下的性能數(shù)據(jù)，為后續(xù)的對(duì)比分析提供基準(zhǔn)。第2 階段為調(diào)整階段，持續(xù)兩個(gè)月。在這一階段，將對(duì)供熱溫度、壓力和流速等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以探索不同運(yùn)行條件對(duì)系統(tǒng)性能的具體影響。調(diào)整的具體方案將根據(jù)第1 階段收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)制訂，確保調(diào)整的科學(xué)性和有效性。通過對(duì)比兩個(gè)階段的運(yùn)行數(shù)據(jù)，可更深入地了解供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，評(píng)估調(diào)整策略的效果，并為未來的優(yōu)化提供依據(jù)。試驗(yàn)的設(shè)計(jì)通過科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒?，系統(tǒng)地研究和分析城市供熱網(wǎng)絡(luò)在不同操作條件下的性能變化，從而為城市供熱系統(tǒng)的優(yōu)化與升級(jí)提供理論支持和實(shí)際指導(dǎo)。

4.2 數(shù)據(jù)收集與分析方法

在試驗(yàn)中，數(shù)據(jù)的收集與分析過程采用了高度自動(dòng)化和安全的技術(shù)手段。從供熱站傳感器收集的數(shù)據(jù)需經(jīng)過初步的本地處理，然后通過加密的網(wǎng)絡(luò)連接安全地傳輸至中央數(shù)據(jù)中心。為了保證數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性，采用了先進(jìn)的加密技術(shù)和安全協(xié)議，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被截獲或篡改。數(shù)據(jù)到達(dá)數(shù)據(jù)中心后，會(huì)進(jìn)行一系列的校驗(yàn)工作，包括數(shù)據(jù)完整性檢查和準(zhǔn)確性驗(yàn)證。這一步驟可排除可能因傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或其他外界因素導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)。只有經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)才會(huì)被用于后續(xù)的分析，這確保了分析結(jié)果的可靠性。對(duì)于數(shù)據(jù)分析方法，采用了時(shí)間序列分析和多變量回歸模型兩種主要技術(shù)。時(shí)間序列分析允許觀察溫度、壓力和流速等變量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，這對(duì)于理解系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為非常關(guān)鍵。使用R 語言中的forecast 包進(jìn)行該部分的分析，該包提供了強(qiáng)大的工具進(jìn)行時(shí)間序列的建模和預(yù)測(cè)。同時(shí)，為了深入探索不同變量之間的相互影響，采用了多變量回歸模型，以幫助理解在調(diào)整供熱溫度、壓力和流速等參數(shù)時(shí)，變量如何相互作用，以及對(duì)供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)性能的具體影響。在該部分分析中，主要使用Python 的statsmodels 庫(kù)，其提供了廣泛的統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行回歸分析，能夠準(zhǔn)確地估計(jì)各個(gè)變量之間的關(guān)系。通過結(jié)合R 語言和Python 的強(qiáng)大功能，能夠有效地處理和分析大量的數(shù)據(jù)，從而得出科學(xué)有效的結(jié)論。以上分析不僅可明確現(xiàn)有的系統(tǒng)運(yùn)行狀況，還可為未來的系統(tǒng)優(yōu)化和調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。

4.3 試驗(yàn)結(jié)果與討論

通過對(duì)比基線階段和調(diào)整階段的數(shù)據(jù)，得到了顯著的試驗(yàn)結(jié)果。觀察到在提高供熱水溫度5℃的情況下，系統(tǒng)的平均能耗從基線階段的1 500 kW · h 降至1 350 kW · h，實(shí)現(xiàn)了10% 的能耗降低。這一結(jié)果表明，通過適當(dāng)提升供熱水的溫度，可有效降低整個(gè)系統(tǒng)的能耗，這對(duì)于節(jié)能減排具有重要意義。在流速調(diào)整的試驗(yàn)中，將流速?gòu)?.5 m/s 增加到0.75 m/s，觀察到系統(tǒng)效率提高了約15%。這一發(fā)現(xiàn)揭示了流速與系統(tǒng)熱效率之間存在正相關(guān)關(guān)系，即適當(dāng)增加流速不僅可加快熱能的傳輸速度，還能提高熱能利用效率，從而增強(qiáng)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。通過統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)一步確認(rèn)了溫度升高與能耗降低之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（plt;0.05，p 為顯著性概率，當(dāng)這個(gè)概率小于0.05時(shí)， 認(rèn)為這個(gè)事件容易發(fā)生， 即假設(shè)可以成立）。這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果不僅驗(yàn)證了試驗(yàn)假設(shè)，也強(qiáng)化了提高供熱水溫度以降低能耗的策略。此外，該統(tǒng)計(jì)結(jié)果還證實(shí)了流速與系統(tǒng)效率之間的正相關(guān)性，表明適當(dāng)增加流速是提升供熱系統(tǒng)熱效率的有效方法。以上試驗(yàn)結(jié)果為供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的證明。通過精確控制供熱水的溫度和流速，不僅可優(yōu)化系統(tǒng)的能效，還可以在不浪費(fèi)供熱質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)能源的節(jié)約和效率的提升。這對(duì)于設(shè)計(jì)更高效、更節(jié)能的城市供熱網(wǎng)絡(luò)具有重要的意義和應(yīng)用價(jià)值。

5 系統(tǒng)評(píng)估與優(yōu)化

5.1 系統(tǒng)性能評(píng)估

評(píng)估指標(biāo)包括能效比、系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間、故障率、用戶滿意度和成本效益分析。能效比（EER）在優(yōu)化前，城市供熱網(wǎng)絡(luò)智能調(diào)控系統(tǒng)的平均EER 為3.2。經(jīng)過調(diào)整后，EER 提高到3.6，增幅為12.5%。具體計(jì)算如下：[＼text{EER 增幅}=＼frac{（3.6 － 3.2）}{3.2}＼times100%=12.5%]。系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間優(yōu)化前平均響應(yīng)時(shí)間為20 min，優(yōu)化后減少到14 min，改善率為30%。故障率通過統(tǒng)計(jì)1 a 內(nèi)的故障記錄，優(yōu)化前的故障率為1 000 h/0.5 次，優(yōu)化后降低到1 000 h/0.3 次，降低40%。通過調(diào)查問卷（1～5 分評(píng)級(jí)），優(yōu)化前平均得分為3.2，優(yōu)化后提高到4.1。成本效益分析從初始投資增加了15%，但由于運(yùn)行效率提高，預(yù)計(jì)運(yùn)營(yíng)成本每年可節(jié)省約25%，具體節(jié)省額基于年運(yùn)營(yíng)成本計(jì)算。

5.2 系統(tǒng)的優(yōu)化策略

在低溫測(cè)試中，未優(yōu)化的系統(tǒng)熱損失率高達(dá)10%，而優(yōu)化后的系統(tǒng)降至7%。技術(shù)支持調(diào)查顯示，40% 的維護(hù)需高級(jí)技術(shù)人員介入。用戶反饋中，約30% 的用戶表示遇到過溫度控制問題。通過試驗(yàn)比較不同材料的熱損失率，選用最優(yōu)材料使熱損失降低3%。設(shè)立技術(shù)支持熱線和在線培訓(xùn)課程，預(yù)計(jì)可減少對(duì)高級(jí)技術(shù)人員的依賴至20%。引入算法優(yōu)化后，溫度控制的精確度提高，用戶滿意度提升至4.5 分。通過具體的數(shù)據(jù)和分析，能夠更加精確地評(píng)估系統(tǒng)的性能，并提出針對(duì)性的優(yōu)化措施，以期達(dá)到更高的系統(tǒng)效率和用戶滿意度。

6 結(jié)束語

通過開發(fā)和試驗(yàn)智能調(diào)控系統(tǒng)，成功提高了城市供熱網(wǎng)絡(luò)的能效和響應(yīng)速度。研究成果對(duì)城市供熱網(wǎng)絡(luò)具有重要的實(shí)際意義。通過智能調(diào)控系統(tǒng)的應(yīng)用，不僅提升了能源使用效率，還改善了用戶體驗(yàn)。此外，系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性的提升為城市基礎(chǔ)設(shè)施的可持續(xù)發(fā)展提供了支持，有助于推動(dòng)更廣泛的環(huán)境保護(hù)和能源節(jié)約政策的實(shí)施。未來研究應(yīng)考慮更廣泛的數(shù)據(jù)收集和分析，包括不同季節(jié)和地區(qū)的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，以更全面評(píng)估系統(tǒng)性能。研究更經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)實(shí)施方案，如成本效益更高的材料或技術(shù)，以促進(jìn)技術(shù)的普及。建立更有效的用戶反饋機(jī)制，實(shí)時(shí)收集用戶的使用體驗(yàn)和建議，以便不斷調(diào)整和優(yōu)化系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)

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