CN113606650A - 基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，涉及供热室温调控相关领域。本发明根据至少包括建筑物能耗特性、建筑物维护结构的系数将终端用户供热类型划分为五种类型，并挂接企业客服收费数据，实时动态刷新供热用户类型；将调控数据输入训练好的分类型建立的用户室温调控预测模型中，得到所述用户室温在预设时刻的预测供回水平均温度及用户侧预测负荷热量，并结合站控循环泵调节、楼宇单元阀、用户侧调节阀控制，实现对用户室温的调控；本发明利用提升树机器学习算法分类别建立用户室温的调控预测模型，并结合站控循环泵调节或楼宇单元阀以及用户侧调节阀控制，实现对用户室温的精准调控。

Description

基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统
技术领域
本发明提供一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，涉及供热室温调控相关领域。
背景技术
供热终端用户控制系统是一个兼具时滞性、非线性、强耦合等特性的复杂系统，传统的供热终端用户调控方法并不能实现供热用户室内温度的精准调控，目前，供热企业对供热终端的调控覆盖面相对较小，调控策略及调控方式尚不完善成熟且功能相对单一，主要依靠专家经验调控楼宇单元侧阀门开度及换热站端循环泵频率，以实现概念化楼宇水力平衡及对终端用户室内温度的单一化粗略调控，对用户侧室内温度的分析及调控缺乏有效的数据支撑，无法实现对终端用热舒适度的合理化调控及用户用热满意度的持续提升。
发明内容
本发明的目的是提供一种能克服上述缺陷的基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，其利用提升树机器学习算法分类别建立用户室温的调控预测模型，并结合站控循环泵调节或楼宇单元阀以及用户侧调节阀控制，实现对用户室温的精准调控。
为实现上述发明目的，本发明提供一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，根据至少包括建筑物能耗特性、建筑物维护结构的系数将终端用户供热类型划分为“上供下停”、“上停下供”、“上停下停(孤岛)”、“上供下供(中间)”、“边户+孤岛”等五种类型，并挂接企业客服收费数据，实时动态刷新供热用户类型；
将调控数据输入训练好的分类型建立的用户室温调控预测模型中，得到所述用户室温在预设时刻的预测温度，并结合站控循环泵调节或楼宇单元阀控制，实现对用户室温的调控；
所述调控数据包括预测及实时气象数据、用户侧历史供水温度、回水温度、户控阀开度；其中，所述训练好的用户室温调控预测模型是通过环境样本数据，对机器学习模型进行训练得到的。
优选的，所述用户室温调控预测模型包括数据治理、模型训练、模型参数优化、预测值输出；
模型训练具体的包括如下步骤：
步骤(1.1)、获取样本数据：所述样本数据包括用户侧历史供水温度、回水温历史数据、室外气温历史数据、室外相对湿度历史数据、进水温历史数据、室内温历史数据、前24h室外气温历史数据，前24h室外相对湿度历史数据，前24h进水温历史数据、前24h室内温历史数据；
步骤(1.2)、样本数据清洗：对步骤(1)所得样本数据进行清洗治理，去除无效或不合理数据、补漏缺失数据、数据归一化处理；
步骤(1.3)、特征工程选取：选取室外气温历史值、前3*24h室外气温历史值、前24h用户侧供回水温度历史值作为特征工程；
所述模型参数优化包括以下步骤：
步骤(2.1)、参数调优：训练模型并进行相关的参数调优，防止过拟合和欠拟合；
步骤(2.2)、误差分析：模型验证及误差分析，利用测试集数据对上述模型进行相关的验证及误差分析；
优选的，预测值输出模块包括未来3h室外气温，未来3h室外相对湿度，当前进水温，未来3h室内温设定值，前24h室外气温，前24h室外相对湿度，前24h进水温，前24h室内温。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
实践表明，基于机器学习算法的用户室温调控系统不仅可以实现楼宇水力平衡的精准调控，达到减少硬件投资、节省成本，实现节能降耗的目的，同时也可实现公司与终端用热用户的深度交互，提升用户用热体验，减少投诉量，提升公司供热品牌形象。
附图说明
图1是本发明的模型架构示意图；
具体实施方式
实施例1
如图1所示，下面结合附图对本发明作进一步说明：所述的一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，根据至少包括建筑物能耗特性、建筑物维护结构的系数将终端用户供热类型划分为“上供下停”、“上停下供”、“上停下停(孤岛)”、“上供下供(中间)”、“边户+孤岛”五种类型，并挂接企业客服收费数据，实时动态刷新供热用户类型；
将调控数据输入训练好的分类型建立的用户室温调控预测模型中，得到所述用户室温在预设时刻的预测温度，并结合站控循环泵调节或楼宇单元阀控制，实现对用户室温的调控；
所述调控数据包括预测及实时气象数据、用户侧历史供水温度、回水温度、户控阀开度；
其中，所述训练好的用户室温调控预测模型是通过环境样本数据，对机器学习模型进行训练得到的。
所述用户室温调控预测模型包括数据治理、模型训练、模型参数优化、预测值输出；
模型训练具体的包括如下步骤：
步骤(1.1)、获取样本数据：由图1可以得出，样本数据包括用户侧历史供水温度、回水温历史数据、室外气温历史数据、室外相对湿度历史数据、进水温历史数据、室内温历史数据、前24h室外气温历史数据，前24h室外相对湿度历史数据，前24h进水温历史数据、前24h室内温历史数据；
步骤(1.2)、样本数据清洗：对步骤(1)所得样本数据进行清洗治理，去除无效或不合理数据、补漏缺失数据、数据归一化处理；
步骤(1.3)、特征工程选取：选取室外气温历史值、前3*24h室外气温历史值、前24h用户侧供回水温度历史值作为特征工程；
所述模型参数优化包括以下步骤：
步骤(2.1)、参数调优：训练模型并进行相关的参数调优，防止过拟合和欠拟合；
步骤(2.2)、误差分析：模型验证及误差分析，利用测试集数据对上述模型进行相关的验证及误差分析；
预测值输出模块包括未来3h室外气温，未来3h室外相对湿度，当前进水温，未来3h室内温设定值，前24h室外气温，前24h室外相对湿度，前24h进水温，前24h室内温。
本发明将实际问题抽象成数学问题，这里将实际供暖质量问题抽象成如何在天气温度已知的情况下，得出更合理有效的室内温度及控制回水温度。

Claims (3)

1.一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，其特征在于，根据至少包括建筑物能耗特性、建筑物维护结构的系数将终端用户供热类型划分为“上供下停”、“上停下供”、“上停下停(孤岛)”、“上供下供(中间)”、“边户+孤岛”五种类型，并挂接企业客服收费数据，实时动态刷新供热用户类型；
将调控数据输入训练好的分类型建立的用户室温调控预测模型中，得到所述用户室温在预设时刻的预测供回水平均温度及用户侧预测负荷热量，并结合站控循环泵调节、楼宇单元阀、用户侧调节阀控制，实现对用户室温的调控；
所述调控数据包括预测及实时气象数据、用户侧历史供水温度、回水温度、户控阀开度；
其中，所述训练好的用户室温调控预测模型是通过环境样本数据，对机器学习模型进行训练得到的。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，其特征在于，所述用户室温调控预测模型包括数据治理、模型训练、模型参数优化、预测值输出；
模型训练具体的包括如下步骤：
步骤(1.1)、获取样本数据：所述样本数据包括用户侧历史供水温度、回水温历史数据、室外气温历史数据、室外相对湿度历史数据、进水温历史数据、室内温历史数据、前24h室外气温历史数据，前24h室外相对湿度历史数据，前24h进水温历史数据、前24h室内温历史数据；
步骤(1.2)、样本数据清洗：对步骤(1)所得样本数据进行清洗治理，去除无效或不合理数据、补漏缺失数据、数据归一化处理；
步骤(1.3)、特征工程选取：选取室外气温历史值、前3*24h室外气温历史值、前24h用户侧供回水温度历史值作为特征工程；
所述模型参数优化包括以下步骤：
步骤(2.1)、参数调优：训练模型并进行相关的参数调优，防止过拟合和欠拟合；
步骤(2.2)、误差分析：模型验证及误差分析，利用测试集数据对上述模型进行相关的验证及误差分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的智慧供热室温调控系统，其特征在于，预测值输出模块包括未来3h室外气温，未来3h室外相对湿度，当前进水温，未来3h室内温设定值，前24h室外气温，前24h室外相对湿度，前24h进水温，前24h室内温。
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