CN111578370B - 一种供暖调控方法、系统、介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了供暖调控方法、系统、介质及电子设备，属于供暖调控技术领域，获取楼内各住户的供暖状态信息；将供暖户划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数，进而得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令；本公开采用更可靠更符合实际的对供暖户进行了划分，从而使聚类调控更有意义，当同一类的住户采用了相同的调控方案时，其供热效果趋于一致，从而极大的提高了供暖户室温调控的精度。
Description
技术领域
本公开涉及供暖调控技术领域，特别涉及一种供暖调控方法、系统、介质及电子设备。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
供热企业在供暖运行中需要住户室温数据以监控小区的供暖质量，指导小区换热站的运行参数选择。理想情况下，每户均安装室温采集设备，将室温数据实时传输到热力公司监控中心，从而可以让供热企业根据每户的室温来确定小区供热参数，例如循环流量、供水温度等，从而在确保居民供暖质量的前提下实现节能降耗、提高经济效益的目标。但是在实际运行中，受制于经济预算等多个方面因素，难以实现这样理想的运行情况。而针对不同类型的住户进行聚类分析调控就显得极其重要。
本公开发明人发现，现有的分类方式一般按照实际住户在楼宇中所处的位置，比如一般分为中间户、边角户、顶层户、底层户等。而住户的供暖情况受周边住户影响巨大，同样是位于楼宇中间的住户，其周边邻居住户是否供暖，直接影响了他的供热质量。当简单的按照位置去聚类时，采用相同的调控策略时，往往无法实现供暖户室温精准调控。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种供暖调控方法、系统、介质及电子设备，采用更可靠更符合实际的对供暖户进行了划分，从而使聚类调控更有意义，当同一类的住户采用了相同的调控方案时，其供热效果趋于一致，从而极大的提高了供暖户室温调控的精度。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种供暖调控方法。
一种供暖调控方法，包括以下步骤：
获取楼内各住户的供暖状态信息；
将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
本公开第二方面提供了一种供暖调控系统。
一种供暖调控系统，包括：
状态采集模块，被配置为：获取楼内各住户的供暖状态信息；
供暖户划分模块，被配置为：将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
动态参数获取模块，被配置为：根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
室温预测模块，被配置为：获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
供暖调控模块，被配置为：以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
本公开第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的供暖调控方法中的步骤。
本公开第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的供暖调控方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开所述的供暖调控方法、系统、介质及电子设备，通过将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户，摒弃了完全按照楼内所处位置的标准，采用根据其邻居的供暖状态进行划分，从而使聚类调控更有意义，当同一类的住户采用了相同的调控方案时，其供热效果趋于一致，从而极大的提高了供暖户室温调控的精度。
2、本公开所述的供暖调控方法、系统、介质及电子设备，根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数，获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值，通过同类供暖户的供暖情况，实现了对室温的预测，进而能够实现对供暖户的室温进行更精准的免测试调控，极大提高了了供暖调控的效率和精度。
3、本公开所述的供暖调控方法、系统、介质及电子设备，不仅仅是根据现有历史数据进行回归分析，对于实时上传的新数据也会动态更新回归方程参数，使预测更为准确；实时参数更新的方式，对于数据传输不稳定不全的住户更有必要，随着数据量累积，预测会更精准。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的供暖调控方法的流程示意图。
图2为本公开实施例1提供的供暖户和停暖户的分类示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1所示，本公开实施例1提供了一种供暖调控方法，包括以下步骤：
获取楼内各住户的供暖状态信息；
将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
具体的，户端调控时，阀门开度增加或者提高供水温度，均可使回水温度升高，进而根据回归方程可得可提高室内温度；反之则降低。
本实施例中，实时根据用户的供暖开通或者报停情况，更新住户的供暖状态信息，并实时更新供暖户的划分结果，根据更新后的划分结果，进行不具备室温测量条件的供暖户的室温预测，通过实时更新的供暖状态信息，能够保证当前的划分结果真实可靠，从而进一步的提高了室温调控的准确性。
本实施例中，还对停暖户中根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为报停中间户、上供暖户、下供暖户和报停孤岛户；
针对报停户分类，对其室内温度进行分类统计，可以得出户间传导、外墙保温情况的相关数据，对修正供暖户模型参数有参考修正意义；同时可以针对不同分类进行汇总，从而根据实时室温、回水温度等数据筛选异常情况，主要是偷暖盗暖的情况。
所述回归算法模型的训练，具体包括以下步骤：
步骤一：取平均值
计算所有住户一定时间周期内的平均值(包含平均室温、平均回水温度、平均室外温度)，典型计算一般按照0：00-24：00计算一日平均值。
步骤二：训练集和测试集
按照每户每采暖季数据集合，取p％为训练集，则剩余(1-p％)为测试集，p取值范围为0-100。
步骤三：线性回归，基于现有经验，室温与回水温度成正相关关系，因此，构建如下线性回归模型：
Tr＝f(Tn,Tout)
Tr＝α×Tn+β×Tout+Tb
其中，Tr为平均室温；Tn为平均回水温度；Tout为平均室外温度Tr为平均室温；
按照以上公式进行回归计算，得出α、β、Tb三个参数。
定义如下：
α：供暖系数，β：保温系数，Tb：停暖温度。
步骤四：有效性处理
如果求出的α、β、Tb三个参数有小于等于零的指标，则令其等于零，重新做减少参数的线性回归，直至全部参数大于零，得出的参数即可得到本户的回归方程。
当选定训练集为80％时，根据20％的测试集可以验证，以上回归的预测结论可以实现95％以上预测误差在±0.5℃以内。
根据住户的回归参数，通过β可反映可以判断其楼宇保温情况，通过α可反映热效率指标高低，通过Tb可反映可以判断其楼宇保温情况供暖的行为等。
可通过回归方程，根据预想住户应达到的室温，结合天气预报的室外温度，给予下一周期的回水温度指标，进而确定调控策略。
对未安装温度采集装置的供暖户进行室温预测，具体为：
将未安装室温采集装置的住户的回水温度、室外温度(每个小区室外温度在某一时刻一致)数据代入同类住户中所有的回归方程中，计算出若干个预测室温，然后取平均值；
例如：根据分类，某小区中供暖中间户共计30户，其中5户有实际数据，可进行回归建模。则另外的25户预测时，则将每一户的回水温度、室外温度分别代入5个回归方程，计算出5个预测室温值，然后取平均值。
本实施例中，不仅仅根据现有历史数据进行回归分析，对于实时上传的新数据也会动态更新回归方程参数，使预测更为准确；实时参数更新的方式，对于数据传输不稳定不全的住户更有必要，随着数据量累积，预测会更精准。
实施例2：
本公开实施例2提供了一种供暖调控系统，包括：
状态采集模块，被配置为：获取楼内各住户的供暖状态信息；
供暖户划分模块，被配置为：将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
动态参数获取模块，被配置为：根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
室温预测模块，被配置为：获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
供暖调控模块，被配置为：以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
所述供暖调控系统的工作方法与实施例1所述的供暖调控方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本公开实施例3提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例1所述的供暖调控方法中的步骤，所述步骤具体为：
获取楼内各住户的供暖状态信息；
将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
更具体的步骤与实施例1中的相同，这里不再赘述。
实施例4：
本公开实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现本公开实施例1所述的供暖调控方法中的步骤，所述步骤具体为：
获取楼内各住户的供暖状态信息；
将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据具备室温测量条件同类型供暖户的回归算法模型的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达增加阀门开度或者提高供水温度的调控指令。
更具体的步骤与实施例1中的相同，这里不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种供暖调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取楼内各住户的供暖状态信息；
将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
针对报停户分类，对其室内温度进行分类统计，得出户间传导、外墙保温情况的相关数据，修正供暖户模型参数，针对不同分类进行汇总，根据实时室温、回水温度等数据筛选异常情况；
实时根据用户的供暖开通或者报停情况，更新住户的供暖状态信息，并实时更新供暖户的划分结果，根据更新后的划分结果，进行不具备室温测量条件的供暖户的室温预测，通过实时更新的供暖状态信息；
根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据获得的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达升温调控指令。
2.如权利要求1所述的供暖调控方法，其特征在于，所述预设回归算法模型，具体为：
Tr＝α×Tn+β×Tout+Tb
Tr为平均室温，α为供暖系数，β为保温系数，Tb为停暖温度。
3.如权利要求2所述的供暖调控方法，其特征在于，根据各个供暖户的供暖系数的平均值评估楼宇的热效率情况，根据各个供暖户的保温系数的平均值评估楼宇保温情况。
4.如权利要求1所述的供暖调控方法，其特征在于，实时根据用户的供暖开通或者报停，更新住户的供暖状态信息，并实时更新供暖户的划分结果；
或者，所述升温调控指令为增加供暖阀门开度或者提高供水温度；
或者，根据实时上传的数据动态更新回归方程参数。
5.如权利要求1所述的供暖调控方法，其特征在于，获得的供暖户的室温、回水温度和室外温度均为预设时间段内的平均值。
6.如权利要求1所述的供暖调控方法，其特征在于，还包括停暖户，所述停暖户中根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为报停中间户、上供暖户、下供暖户和报停孤岛户。
7.如权利要求1所述的供暖调控方法，其特征在于，如果得到的任一供暖户的实时动态参数有小于或者等于零的指标，则令其等于零，重新做减少参数的线性回归，直至全部参数大于零，得该供暖户的回归算法模型。
8.一种供暖调控系统，其特征在于，包括：
状态采集模块，被配置为：获取楼内各住户的供暖状态信息；
供暖户划分模块，被配置为：将供暖户根据其周边邻居住户的供暖状态，划分为供暖中间户、上报停户、下报停户和供暖孤岛户；
动态参数获取模块，被配置为：根据具备室温测量条件每个供暖户的室温、回水温度和室外温度，对预设回归算法模型进行训练，得到不同供暖户的回归算法模型的实时动态参数；
室温预测模块，被配置为：获取不具备室温测量条件的供暖户的回水温度和室外温度，根据获得的实时动态参数，得到每个不具备室温测量条件的供暖户的多个室温预测值；
供暖调控模块，被配置为：以多个室温预测值的平均值为最终室温预测值，判断供暖户室温是否达到预设阈值，当低于预设阈值时，下达升温调控指令。
9.一种介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的供暖调控方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的供暖调控方法中的步骤。
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