CN113222231A - 一种基于物联网技术的智慧供热系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于物联网技术的智慧供热系统，包括构造天气指数G(k)＝G(光照强度(k)，风速(k)，温度(k)，雨雪指数(k))函数，并以小时为间隔，对G(k)的计算值进行存储；从云服务器中存储的累计热量历史数据Q(K)、G(K)进行提取和处理，生成(Q(K)、G(K))序列对；基于生成的序列进行监督训练，生成新的负荷预测序列Q′(K)，对换热机组未来时刻的负荷进行预测；形成后台机制，判断当前运行环境，本系统可以实现基于设备运行数据分析的温度控制方法，具有更优的控制效果，可以充分地从数据中学习到当前换热机组的运行规律，可以让机组的运行更加精准和可靠，避免运行人员在换热机组运行过程中频繁修改参数，提升用户的使用体验。

Description

一种基于物联网技术的智慧供热系统
技术领域
本发明属于用于分布式供热技术领域，具体涉及一种基于物联网技术的智慧供热系统。
背景技术
布式供热如燃气源供热，地源热泵技术以及其他不依赖于城市供热一次管网的独立能源供热形式，这种换热机组包括管壳式换热机组以及板式换热机组以及使用其他换热容器组建的智能换热机组设备，目前多数分布式换热机组的运行，维持在独立运行的模式上。换热机组在对供水温度、流量进行调节时，采用解耦的控制方式，一般由一次侧的调节阀控制一次侧的热水流量，进而控制二次侧供水温度，由二次侧的循环泵频率来调节二次侧的流量，由于用户侧的流量总值在供暖期间基本保持不变，故节能运行的焦点就在温度的运行参数调节上。
当前多数二次网供水温度的调节依赖于室外温度补偿技术，这种调节技术是通过安装在室外的温度传感器，控制系统能够获取到当前室外温度。而控制系统内部内置了室外温度补偿曲线，通过当前室外温度值，控制器可以计算出相应的补偿值，该补偿值被设定为换热机组的二次供水温度。
但上述系统中内置的室外温度曲线由运行人员设置，且在整个供暖季需要不断调节，对运行人员要求极高，而且仅依靠室外温度补偿来对供水温度进行调节，存在较大的局限性，故最终的调节效果并不能达到运行节能的目的。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于物联网技术的智慧供热系统，本系统可以实现基于设备运行数据分析的温度控制方法，具有更优的控制效果，可以充分地从数据中学习到当前换热机组的运行规律，可以让机组的运行更加精准和可靠，避免运行人员在换热机组运行过程中频繁修改参数，提升用户的使用体验，并且对环境的克服能力强。
本发明为解决上述技术问题采用的技术方案是：一种基于物联网技术的智慧供热系统，包括以下制备步骤：
S1、构造函数；天气指数G(k)＝G(光照强度(k)，风速(k)，温度(k)，雨雪指数(k))，此处k代表了以小时为间隔的离散序列，天气指数G代表了由小时平均光照强度、小时平均风速、平均温度、以及雨雪指数这些与建筑热负荷相关系数高的外部因素；并以小时为间隔，对G(k)的计算值进行存储；
S2、从云服务器中存储的累计热量历史数据Q(K)、G(K)进行提取和处理，生成(Q(K)、G(K))序列对，Q(K)为每小时的换热机组设备供热量，G(K)对应这个小时的天气指数；
S3、基于生成的序列进行监督训练，通过构造新的数据对进行学习，将学习结果结合未来时刻天气预报生成新的负荷预测序列Q′(K)，对换热机组未来时刻的负荷进行预测；
S4、形成后台机制，自动根据历史运行数据进行提取，对原生成预测序列Q′(K)进行修正，不断优化更新预测结果，利用价值函数模块对已生成的预测序列进行评价，判断当前运行环境。
进一步的，S1中的天气指数G(k)为光照强度、风速、温度、雨雪指数的复合函数，利用神经网络对该指数进行拟合，神经网络的结构为4-10-1，即4输入，10个隐层神经元以及一个输出G(K)，这里我们定义Q(K)＝G(K)*C，此处Q代表热负荷，C代表建筑物常数，利用设备的历史数据对G(K)进行辨识，得到G(k)的神经元权值矩阵，用于对未来天气指数进行预测。
进一步的，S2中的G(K)历史数值来源于S1中权值矩阵输出的记录值，利用历史数值G(K)以及Q(K)来预测下一时刻的Q′(K+1)，此处认为Q(K)序列为时间序列，且是带有输入G(K)的时间序列，即
Q′(K+1)＝F(Q(K)，Q(K-1)......Q(K-N)，G(K+1)，G(K)......G(K-N))
进一步的，S3中的预训练是将历史数据中的Q(K)、G(K)进行重新整理，整理为Q(K)＝F(Q(K-1)......Q(K-N)，G(K)......G(K-N))的形式，并进行训练，最终得到函数F的权值矩阵。
进一步的，训练时采用LSTM进行时间序列预测，将历史数据划分为0.85∶0.15的比例，85％的数据用于训练，15％的数据用于验证，并以指标函数Rt的最小为训练目标。
进一步的，S4中的后台机制为：在运行一段时间后，后台通过运行的历史数据自动进行函数F的更新，完成系统的参数更新，并将结果传送至负荷预测模块。
本发明的有益效果为：
1.对比传统的室外温度曲线补偿的方式，本专利不需要安装室外温度传感器，所需的天气信息全部从互联网获取，且能够预测未来天气信息，能够提前对参数进行修改；
2.本发明可以充分地从数据中学习到当前换热机组的运行规律，可以让机组的运行更加精准和可靠，避免运行人员在换热机组运行过程中频繁修改参数，提升用户的使用体验，并且对环境的克服能力强；
3.相同功率换热机组的供热参数可以相互借鉴，当对某一地区相近换热机组可以采用相同的参数配置，对于新设备来说无需积累运行数据，可以直接从云服务器库中取出训练的结果，直接用于指导新增设备的运行。
附图说明
图1是分布式数据采集系统网络图；
图2是本发明训练流程示意图。
具体实施方式
结合附图对本发明实施例加以详细说明，本实施例以本发明技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
一种基于物联网技术的智慧供热系统，包括以下制备步骤：
S1、构造函数；天气指数G(k)＝G(光照强度(k)，风速(k)，温度(k)，雨雪指数(k))，此处k代表了以小时为间隔的离散序列，天气指数G代表了由小时平均光照强度、小时平均风速、平均温度、以及雨雪指数这些与建筑热负荷相关系数高的外部因素；并以小时为间隔，对G(k)的计算值进行存储；
S2、从云服务器中存储的累计热量历史数据Q(K)、G(K)进行提取和处理，生成(Q(K)、G(K))序列对，Q(K)为每小时的换热机组设备供热量，G(K)对应这个小时的天气指数；
S3、基于生成的序列进行监督训练，通过构造新的数据对进行学习，将学习结果结合未来时刻天气预报生成新的负荷预测序列Q′(K)，对换热机组未来时刻的负荷进行预测；
S4、形成后台机制，自动根据历史运行数据进行提取，对原生成预测序列Q′(K)进行修正，不断优化更新预测结果，利用价值函数模块对已生成的预测序列进行评价，判断当前运行环境。
进一步的，S1中的天气指数G(k)为光照强度、风速、温度、雨雪指数的复合函数，利用神经网络对该指数进行拟合，神经网络的结构为4-10-1，即4输入，10个隐层神经元以及一个输出G(K)，这里我们定义Q(K)＝G(K)*C，此处Q代表热负荷，C代表建筑物常数，利用设备的历史数据对G(K)进行辨识，得到G(k)的神经元权值矩阵，用于对未来天气指数进行预测。
进一步的，S2中的G(K)历史数值来源于S1中权值矩阵输出的记录值，利用历史数值G(K)以及Q(K)来预测下一时刻的Q′(K+1)，此处认为Q(K)序列为时间序列，且是带有输入G(K)的时间序列，即
Q′(K+1)＝F(Q(K)，Q(K-1)......Q(K-N)，G(K+1)，G(K)......G(K-N))
进一步的，S3中的预训练是将历史数据中的Q(K)、G(K)进行重新整理，整理为Q(K)＝F(Q(K-1)......Q(K-N)，G(K)......G(K-N))的形式，并进行训练，最终得到函数F的权值矩阵。其训练流程见图2。训练的需要根据训练指标进行评价，不断修正，以得到最能够贴合负荷曲线的权值矩阵。这里评价的指标函数为：Rt＝-(Qt-Q′t)2
进一步的，训练时采用LSTM进行时间序列预测，将历史数据划分为0.85∶0.15的比例，85％的数据用于训练，15％的数据用于验证，并以指标函数Rt的最小为训练目标。
进一步的，S4中的后台机制为：在运行一段时间后，后台通过运行的历史数据自动进行函数F的更新，完成系统的参数更新，并将结果传送至负荷预测模块。
基于物联网技术的智慧供热系统的实现方法包括以下步骤：
S1，利用室外温度以及时段补偿法对换热机组的运行温度进行调控，并根据用户反馈对参数进行修正，积累运行数据。其中室外温度通过互联网获取，并通过平台的数据下发功能将室外温度数据传送给换热机组的控制器，下发周期为1小时，控制器根据收到的室外温度，利用系统内置的室外温度补偿模块和时段补偿模块手动调节参数，实现换热机组设备的手动调参运行，实现换热机组设备的运行数据积累，在这个过程中，应尽量调节供水温度使得系统的能耗数据更优。在整个调节过程中，应同步解析热消耗情况，以小时为间隔进行记录，同时记录天气数据，存入数据库。
S2，天气函数G(k)为-10到10之间的序列，其数值与四个输入有关，这四个输入分别是光照强度、风速、温度、雨雪指数，这里将雨雪指数进行量化分为[0，10]之间的数，其中0代表暴雪，10代表晴天，中间数值分别代表中雪、多云等天气状况。定义G(k)＝G(光照强度、风速、温度、雨雪指数)，并利用BP神经网络对G进行辨识，最终可以得到G的权值矩阵，属于常规方法，此处不再详述。
S3，根据天气指数以及热负荷运行数据形成的数据对，进行预训练。此处的预训练包含Q(K)序列，G(K)序列
(Q(K)......Q(K-N)，G(K)......G(K-N))
需要以excel表格的形式生成三列时间序列数据，其部分数据表如表1所示
表1
date PowerQ(k)) Weather G(k)
2020/2/1 0:00 6.04 0.67
2020/2/1 1:00 6.02 -0.27
2020/2/1 2:00 6.03 -1.2
2020/2/1 3:00 6.04 -2.13
2020/2/1 4:00 6.02 -3.04
2020/2/1 5:00 6.04 -4
2020/2/1 6:00 6.04 -3
2020/2/1 7:00 6.05 -2
2020/2/1 8:00 6.08 -1
2020/2/1 9:00 6.08 0
将Q(k)、G(k)数据取出，并作为监督学习的输入数据，整个学习过程在Python环境下进行，利用Pandas插件将数据导入形成数据流，接着对数据进行归一化处理。
构造Q(K)＝F(Q(K-1)......Q(K-N)，G(K)......G(K-N))函数，此时K时刻到K-N时刻的数据都为已知数据，训练目标为函数F，N可以取1-24。
定义LSTM的函数结构并初始化参数，并定义指标函数为：
Rt＝-(Qt-Q′t)2
以指标函数最优为目标进行监督学习，持续优化LSTM函数参数，得到最优结果。并将监督学习结果进行反归一化，对比之前的运行数据。
将上述步骤得到的函数结构封装成库，并将库集成到云平台后台中。
在后台中集成初始训练模块，执行的内容同上述步骤，手动选择学习的数据时间范围并执行，可以得到初步的训练结果，并在后台中添加计划任务，每7天为一个周期，回溯换热机组的运行数据，更新后台的预测模块数据，实现无监督学习，生成对应于各个设备的负荷预测曲线。
还需要说明的是，在本文中，诸如Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (6)

1.一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：包括以下制备步骤：
S1、构造函数；天气指数G(k)＝G(光照强度(k)，风速(k)，温度(k)，雨雪指数(k))，此处k代表了以小时为间隔的离散序列，天气指数G代表了由小时平均光照强度、小时平均风速、平均温度、以及雨雪指数这些与建筑热负荷相关系数高的外部因素；并以小时为间隔，对G(k)的计算值进行存储；
S2、从云服务器中存储的累计热量历史数据Q(K)、G(K)进行提取和处理，生成(Q(K)、G(K))序列对，Q(K)为每小时的换热机组设备供热量，G(K)对应这个小时的天气指数；
S3、基于生成的序列进行监督训练，通过构造新的数据对进行学习，将学习结果结合未来时刻天气预报生成新的负荷预测序列Q′(K)，对换热机组未来时刻的负荷进行预测；
S4、形成后台机制，自动根据历史运行数据进行提取，对原生成预测序列Q′(K)进行修正，不断优化更新预测结果，利用价值函数模块对已生成的预测序列进行评价，判断当前运行环境。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：S1中的天气指数G(k)为光照强度、风速、温度、雨雪指数的复合函数，利用神经网络对该指数进行拟合，神经网络的结构为4-10-1，即4输入，10个隐层神经元以及一个输出G(K)，这里我们定义Q(K)＝G(K)*C，此处Q代表热负荷，C代表建筑物常数，利用设备的历史数据对G(K)进行辨识，得到G(k)的神经元权值矩阵，用于对未来天气指数进行预测。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：S2中的G(K)历史数值来源于S1中权值矩阵输出的记录值，利用历史数值G(K)以及Q(K)来预测下一时刻的Q′(K+1)，此处认为Q(K)序列为时间序列，且是带有输入G(K)的时间序列，即
Q′(K+1)＝F(Q(K)，Q(K-1)……Q(K-N)，G(K+1)，G(K)……G(K-N))。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：S3中的预训练是将历史数据中的Q(K)、G(K)进行重新整理，整理为Q(K)＝F(Q(K-1)......Q(K-N)，G(K)......G(K-N))的形式，并进行训练，最终得到函数F的权值矩阵。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：训练时采用LSTM进行时间序列预测，将历史数据划分为0.85∶0.15的比例，85％的数据用于训练，15％的数据用于验证，并以指标函数Rt的最小为训练目标。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的智慧供热系统，其特征在于：S4中的后台机制为：在运行一段时间后，后台通过运行的历史数据自动进行函数F的更新，完成系统的参数更新，并将结果传送至负荷预测模块。
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