CN113051737B - 一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,立足于解决园区综合能源系统中地源热泵在不同运行工况下的能源输入输出关系准确刻画问题。本发明选择地源热泵机组最核心的耗电量和地源侧回水温度为特征变量,对运行量测数据进行了有效甄别和填补处理,并在此基础上生成地源热泵数据驱动模型。即,考虑热力量测的特性对地源热泵历史运行数据进行修正,在此基础上对地源热泵的多元非线性模型进行最小二乘拟合,从而获取地源热泵的数据驱动模型,能够有效刻画地源热泵在不同工况下的能源输入输出关系,有效解决了目前在进行实际地源热泵系统数据驱动建模时所存在问题,为园区综合能源系统的精细化调度优化提供依据。

Description

一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法
技术领域
本发明涉及一种地源热泵数据驱动建模方法。特别是涉及一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法。
背景技术
地源热泵系统以岩土体、地下水或地表水为低温热源,通过输入少量的高品位能源(电能),地源热泵可以实现由低品位热能向高品位热能的转移,且地热能更为环保,因而在园区综合能源系统中获得了广泛的应用。地源热泵的运行能效比(Coefficient ofPerformance,COP)与其运行工况紧密相关,并随温度等环境因素的变化而变化,给其有效的运行调度带来了挑战。由于地源热泵的内部过程非常复杂,目前在园区综合能源系统优化调度中,对地源热泵输入输出能源转换关系多采用固定COP的等效的方式,未考虑地源热泵COP在不同工况下的动态变化,与实际运行结果有较大偏差。因此,急需建立地源热泵在不同工况下的输入输出模型,为园区综合能源系统的精细化调度提供支撑。
对于地源热泵系统的动态建模,现有研究主要从地埋管和热泵机组两方面考虑。地埋管传热方面主要通过对地下埋管中流体的运动建立偏微分方程组,以地埋管的尺寸、管壁温度等为边界条件,建立了地埋管换热器的三维动态模型,通过有限元法、向前差分法等方法利用计算机对偏微分方程组进行求解模拟。对于热泵机组,主要从热力学的角度,对制冷制热循环过程中制冷剂的状态进行数学建模,对制冷剂在压缩机、冷凝器、蒸发器中的不同的焓值,结合能量守恒定律,得到热泵机组的产热量、COP的动态模型,但容积效率、制冷剂的特性曲线等需要根据压缩机样本提供的参数进行数据拟合。因此总体来看,当前基于物理机理的地源热泵系统动态建模所需参数多,许多参数不便于直接测量得到,且计算量较大。
不同于机理建模,数据驱动建模是通过采集海量的数据,将数据进行组织形成信息,之后对相关的信息进行整合和提炼,在数据的基础上经过训练和拟合形成模型。数据驱动模型由于不关注实际系统的物理过程和各项参数,基于已有的历史运行数据便能构造出输入输出间的关系模型,因此能较好地满足建立地源热泵变工况下输入输出模型的需要。
在进行实际地源热泵系统数据驱动建模时,存在如下难点问题:1)在进行数据驱动建模前,需要先进行模型所输入的特征变量的选择,防止输入过多的特征变量,彼此之间存在较大的相关性,导致模型精度和泛化性降低;对地源热泵来说,地源侧供回水温度、用户侧供回水温度都与地源热泵产热性能存在一定的相关性,但各个变量之间也存在较大的相关性,需要准确选择模型特征变量,合理设计模型表达式;2)地源热泵的历史运行数据包括多种类型的物理量,包括耗电量、温度、产热量,一般来说,电力、温度量测数据误差较小;但热力量测由于其工作原理的限制,存在量测数据位缺失、量测采集数据不同步等情况,在建模中需要重点考虑;3)实际地源热泵运行中,大部分时间地源热泵负荷差异不大,但在少部分时间段高负荷期可能投入备用热泵机组,使最终统计得到的机组的耗电量和地源侧回水温度等变量呈现出大部分正常值密集分布、少部分正常值分布稀疏的情况。在数据处理时,容易将稀疏部分的正常值误判为异常值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种能够有效刻画地源热泵在不同工况下的能源输入输出关系的考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法。
本发明所采用的技术方案是:一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)输入地源热泵系统设备参数、模型控制参数和历史运行数据,其中设备参数包括地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ;模型控制参数包括地源侧回水温度上下限TH、TL,机组额定产热量上下限QH、QL,工况相似度判定阈值Rs、异常值判定阈值RO;历史运行数据包括各运行时段对应的机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q;
2)对地源侧回水温度T和产热量Q,若时段i数据则将相应的Ti或Qi分别标记为时段i地源侧回水温度缺失值和时段i产热量缺失值;
3)对地源热泵机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q分别进行min-max标准化处理,其中地源侧回水温度T和产热量Q某一时段的缺失值分别以地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ临时代替,得到标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ,并标记其中由ET、EQ临时代替的值为缺失值;
4)基于历史相似工况数据,对标准化地源侧回水温度ET和标准化产热量EQ的缺失值分别进行填补;
5)将标准化地源热泵机组耗电量EW、填补后的标准化地源侧回水温度ET′、填补后的标准化产热量EQ′组成地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′};
6)基于改进的欧式距离,结合地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′},进行产热量异常值检测;
7)判断步骤6)中的产热量异常值是否由于热力量测采集数据不同步造成,若是,则以产热量异常值和相邻产热量异常值的平均值代替;否则将产热量异常值标记为缺失值,并按步骤4)所述进行填补;
8)将步骤7)修正得到的标准化地源热泵机组耗电量EW″、标准化地源侧回水温度ET″和标准化产热量EQ″,采用min-max反变换还原为有名值数据,得到地源热泵机组的修正后耗电量修正后地源侧回水温度和修正后产热量构成修正后的地源热泵历史运行数据集并计算各个时段的机组能效比得到历史运行时段地源热泵机组能效比数据COP;
9)基于修正后的地源热泵历史运行数据集采用最小二乘法对地源热泵多元非线性数据驱动模型进行参数拟合,得到最终的地源热泵数据驱动模型。
本发明的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,立足于解决园区综合能源系统中地源热泵在不同运行工况下的能源输入输出关系准确刻画问题。本发明选择地源热泵机组最核心的耗电量和地源侧回水温度为特征变量,对运行量测数据进行了有效甄别和填补处理,并在此基础上生成地源热泵数据驱动模型。即,考虑热力量测的特性对地源热泵历史运行数据进行修正,在此基础上对地源热泵的多元非线性模型进行最小二乘拟合,从而获取地源热泵的数据驱动模型,能够有效刻画地源热泵在不同工况下的能源输入输出关系,有效解决了目前在进行实际地源热泵系统数据驱动建模时所存在问题,为园区综合能源系统的精细化调度优化提供依据。
附图说明
图1是本发明一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法的流程图;
图2是训练集的模型值与实测值偏差百分比图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法做出详细说明。
如图1所示,本发明的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,包括如下步骤:
1)输入地源热泵系统设备参数、模型控制参数和历史运行数据,其中设备参数包括地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ;模型控制参数包括地源侧回水温度上下限TH、TL,机组额定产热量上下限QH、QL,工况相似度判定阈值Rs、异常值判定阈值RO;历史运行数据包括各运行时段对应的机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q。
2)对地源侧回水温度T和产热量Q,若时段i数据则将相应的Ti或Qi分别标记为时段i地源侧回水温度缺失值和时段i产热量缺失值。
3)对地源热泵机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q分别进行min-max标准化处理,其中地源侧回水温度T和产热量Q某一时段的缺失值分别以地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ临时代替,得到标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ,并标记其中由ET、EQ临时代替的值为缺失值。
所述的Min-max标准化处理的计算公式如下:
式中,数据类型U∈{W,T,Q},U表示与数据类型U对应的数据集W、T、Q,Ui表示U中i时段的值,表示标准化后的值,[a,b]表示标准化后的数值区间,一般取[0,1]。其中T和Q的缺失值分别以地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ临时代替,得到标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ
4)基于历史相似工况数据,对标准化地源侧回水温度ET和标准化产热量EQ的缺失值分别进行填补;考虑到地源热泵的连续运行会导致地下土壤的热积累,与缺失时段时间上相近的数据对缺失值具有更大的相关性,因此基于历史数据中的相似工况数据,对缺失值进行填补,具体包括:
(1)采用得到的标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ,按缺失值所在时段的时间顺序,逐时段计算各缺失值所在时段与该缺失值所在时段之前时段的工况相异度;设时段m的数据为缺失值,其中U∈{T,Q},表示缺失值的数据类型;则时段j与时段m的地源热泵运行工况相异度Sj表示为:
其中,V表示{T,Q}中除U以外的另一数据类型;分别表示EW和EV中第j个元素;
(2)计算从起始时段1到缺失值所在时段m间各个时间段的时间权重指标Tj
其中,Tj表示时段j的时间权重指标;m表示缺失值所在的时段;
(3)选择其中工况相异度Sj小于工况相似判定阈值Rs的时段为相似工况时段,其数量表示为k,在历史运行数据中对应的时段序号为{a1,a2,...,ak},由下式计算所有相似工况时段的综合权重值w:
其中aj表示第j个相似工况时段在历史运行时段中所对应的时段序号;wj为第j个相似工况时段的综合权重值;
(4)通过相似工况数据加权计算时段m缺失数据的填补值
其中,为缺失数据的填补值,wj为第j个相似工况时段的综合权重值,为EU中的第aj个元素,U∈{T,Q}表示数据类型。
5)将标准化地源热泵机组耗电量EW、填补后的标准化地源侧回水温度ET′、填补后的标准化产热量EQ′组成地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′};
6)基于改进的欧式距离,结合地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′},进行产热量异常值检测;包括:
(1)对地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′},按顺序分别计算时段i与其他各时段j运行工况之间的改进欧氏距离:
式中,为时段i、j运行工况之间的改进的欧式距离,为时段i、j运行工况之间的欧式距离;Vi、Vj分别表示时段i、j运行工况到其他运行工况的欧式距离平均值;n为地源热泵历史运行数据中总的时段数,Vi、Vj表达式如下:
其中A∈{W,T′,Q′},表示数据类型;分别为EA中第i和第j个元素;
(2)计算时段i运行工况到其他所有运行工况的改进欧氏距离之和pi
(3)若pi>RO,则标记为产热量异常值;其中,RO为异常值判定阈值,为标准化产热量EQ中第i个元素。
7)判断步骤6)中的产热量异常值是否由于热力量测采集数据不同步造成,若是,则以产热量异常值和相邻产热量异常值的平均值代替;否则将产热量异常值际记为缺失值,并按步骤4)所述进行填补;包括:
(1)若时段i产热量数据为异常值,相邻时段j产热量数据不是异常值,则时段i产热量数据异常值不是由热力量测采集数据不同步造成的,其中j=i+1或i-1;
(2)若时段i产热量数据为异常值,相邻时段j产热量数据也为异常值,则计算两者的工况相异度SΔ和产热量均值其中j=i+1或i-1:
若SΔ<Rs,且则认为异常值是由于热力量测采集数据不同步造成,以替换相邻两个时段的原异常值其中QH、QL为机组额定产热量上下限, 分别为标准化地源热泵机组耗电量EW、填补后的标准化地源侧回水温度ET′、填补后的标准化产热量EQ′中的第i和第j个元素。
8)将步骤7)修正得到的标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET″和标准化产热量EQ″,采用min-max反变换还原为有名值数据,得到地源热泵机组的修正后耗电量修正后地源侧回水温度和修正后产热量构成修正后的地源热泵历史运行数据集并计算各个时段的机组能效比得到历史运行时段地源热泵机组能效比数据COP;
Min-max反变换和COP计算方式如下:
式中,数据类型U∈{W,T,Q},U表示与数据类型U对应的数据集W、T、Q。
9)基于修正后的地源热泵历史运行数据集采用最小二乘法对地源热泵多元非线性数据驱动模型进行参数拟合,得到最终的地源热泵数据驱动模型。所述的地源热泵多元非线性数据驱动模型,具体形式为:
式中,QHP为地源热泵的产热量,CHP为地源热泵能效比,THP为地源侧回水温度,WHP为机组耗电量;
c1、c2、c3、c4为拟合系数,由最小二乘法根据修正后的地源热泵历史运行数据集拟合得到,具体如下:
(1)设c=[c1,c2,c3,c4]T各个时段实际测得的COP表示为y=[COP1,COP2,...,COPn]T
(2)生成矩阵X=[x1,x2,x3,x4];
(3)计算拟合系数:
本发明的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,能够基于实际量测得到的历史运行数据集建立地源热泵的数据驱动模型。
下面给出具体实例:
输入某园区2018年一、二月份的1350组历史运行数据,输入设备参数:地源侧额定回水温度ET=8℃、机组额定产热量EQ=1125kWh/h;模型控制参数:地源侧回水温度上下限TH=9.5℃、TL=6℃,机组额定产热量上下限QH=2250kWh/h、QL=400kWh/h,工况相似判定阈值Rs=0.3、异常点判定阈值RO=1488。
以前1215组运行数据为训练集,采用本专利方法建立地源热泵机组的数据驱动模型。训练集中,各个时间段的COP模型计算值与实际测量值的偏差百分比如附图2所示。从中可见,91.8%的时段偏差百分比在10%以内,83.8%的时段偏差百分比在5%以内,模型表现出较高的精度。
将后135组运行数据作为测试集,由地源热泵数据驱动模型计算得到的COP(模型计算值)与实测COP的偏差百分比如附表1所示。从中可见,86.7%的时段偏差百分比在10%以内,80%的时段偏差百分比在5%以内,可见本发明提出的地源热泵数据驱动模型能够有效刻画地源热泵变工况下的能源输入输出关系。
表1

Claims (5)

1.一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)输入地源热泵系统设备参数、模型控制参数和历史运行数据,其中设备参数包括地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ;模型控制参数包括地源侧回水温度上下限TH、TL,机组额定产热量上下限QH、QL,工况相似度判定阈值Rs、异常值判定阈值RO;历史运行数据包括各运行时段对应的机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q;
2)对地源侧回水温度T和产热量Q,若时段i数据则将相应的Ti或Qi分别标记为时段i地源侧回水温度缺失值和时段i产热量缺失值;
3)对地源热泵机组耗电量W、地源侧回水温度T和产热量Q分别进行min-max标准化处理,其中地源侧回水温度T和产热量Q某一时段的缺失值分别以地源侧额定回水温度ET、机组额定产热量EQ临时代替,得到标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ,并标记其中由ET、EQ临时代替的值为缺失值;
4)基于历史相似工况数据,对标准化地源侧回水温度ET和标准化产热量EQ的缺失值分别进行填补;
5)将标准化地源热泵机组耗电量EW、填补后的标准化地源侧回水温度ET′、填补后的标准化产热量EQ′组成地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′};
6)基于改进的欧式距离,结合地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′},进行产热量异常值检测;
7)判断步骤6)中的产热量异常值是否由于热力量测采集数据不同步造成,若是,则以产热量异常值和相邻产热量异常值的平均值代替;否则将产热量异常值标记为缺失值,并按步骤4)所述进行填补;
8)将步骤7)修正得到的标准化地源热泵机组耗电量EW″、标准化地源侧回水温度ET″和标准化产热量EQ″,采用min-max反变换还原为有名值数据,得到地源热泵机组的修正后耗电量修正后地源侧回水温度和修正后产热量构成修正后的地源热泵历史运行数据集并计算各个时段的机组能效比得到历史运行时段地源热泵机组能效比数据COP;
9)基于修正后的地源热泵历史运行数据集采用最小二乘法对地源热泵多元非线性数据驱动模型进行参数拟合,得到最终的地源热泵数据驱动模型。
2.根据权利要求1所述的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,步骤4)包括:
(1)采用得到的标准化地源热泵机组耗电量EW、标准化地源侧回水温度ET、标准化产热量EQ,按缺失值所在时段的时间顺序,逐时段计算各缺失值所在时段与该缺失值所在时段之前时段的工况相异度;设时段m的数据为缺失值,其中U∈{T,Q},表示缺失值的数据类型;则时段j与时段m的地源热泵运行工况相异度Sj表示为:
其中,V表示{T,Q}中除U以外的另一数据类型;分别表示EW和EV中第j个元素;
(2)计算从起始时段1到缺失值所在时段m间各个时间段的时间权重指标Tj
其中,Tj表示时段j的时间权重指标;m表示缺失值所在的时段;
(3)选择其中工况相异度Sj小于工况相似判定阈值Rs的时段为相似工况时段,其数量表示为k,在历史运行数据中对应的时段序号为{a1,a2,…,ak},由下式计算所有相似工况时段的综合权重值w:
其中aj表示第j个相似工况时段在历史运行时段中所对应的时段序号;wj为第j个相似工况时段的综合权重值;
(4)通过相似工况数据加权计算时段m缺失数据的填补值
其中,为缺失数据的填补值,wj为第j个相似工况时段的综合权重值,为EU中的第aj个元素,U∈{T,Q}表示数据类型。
3.根据权利要求1所述的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,步骤6)包括:
(1)对地源热泵运行工况数据集{EW,ET′,EQ′},按顺序分别计算时段i与其他各时段j运行工况之间的改进欧氏距离:
式中,为时段i、j运行工况之间的改进的欧式距离,为时段i、j运行工况之间的欧式距离;Vi、Vj分别表示时段i、j运行工况到其他运行工况的欧式距离平均值;n为地源热泵历史运行数据中总的时段数,Vi、Vj表达式如下:
其中A∈{W,T′,Q′},表示数据类型;分别为EA中第i和第j个元素;
(2)计算时段i运行工况到其他所有运行工况的改进欧氏距离之和pi
(3)若pi>RO,则标记为产热量异常值;其中,RO为异常值判定阈值,为填补后的标准化产热量EQ′中第i个元素。
4.根据权利要求1所述的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,步骤7)包括:
(1)若时段i产热量数据为异常值,相邻时段j产热量数据不是异常值,则时段i产热量数据异常值不是由热力量测采集数据不同步造成的,其中j=i+1或i-1;
(2)若时段i产热量数据为异常值,相邻时段j产热量数据也为异常值,则计算两者的工况相异度SΔ和产热量均值其中j=i+1或i-1:
若SΔ<Rs,且则认为异常值是由于热力量测采集数据不同步造成,以替换相邻两个时段的原异常值其中QH、QL为机组额定产热量上下限,分别为标准化地源热泵机组耗电量EW、填补后的标准化地源侧回水温度ET′、填补后的标准化产热量EQ′中的第i和第j个元素。
5.根据权利要求1所述的一种考虑热力量测数据异常的地源热泵数据驱动建模方法,其特征在于,步骤9)所述的地源热泵多元非线性数据驱动模型,具体形式为:
式中,QHP为地源热泵的产热量,CHP为地源热泵能效比,THP为地源侧回水温度,WHP为机组耗电量;c1、c2、c3、c4为拟合系数,由最小二乘法根据修正后的地源热泵历史运行数据集拟合得到。
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