CN114216149B - 一种采暖装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种采暖装置，该采暖装置的户内供水管第一端与供水总管导通第二端与散热器供水端导通，第一端与第二端之间顺次设置有阀门、第一温度传感器、加热及控制模块以及第三温度传感器；加热及控制模块两端并联有旁通管；户内回水管第一端与回水总管导通，第二端与散热器回水端导通，第一端与第二端之间顺次设置有三通阀门与第二温度传感器；三通阀门的第三端与水泵的第一端导通，水泵的第二端与第一温度传感器和加热及控制模块之间的户内供水管导通。该采暖装置在入户侧加装个性化水温控制模块，可满足不同用户个性化供暖需求、且可将全供热季调控的低温集中供热与户内分散调热结合。

Description

一种采暖装置
技术领域
本发明实施例涉及能源和空气调节技术领域，尤其涉及一种采暖装置。
背景技术
集中供热是中国北方城镇的主要冬季采暖方式，现有的供暖方式较为鲁棒，它存在水力工况和热力工况调节难度高、管网和热用户热损失大、供热末端冷热不均、用户满意率低、收费难度高，等问题。
不仅如此，在实际供暖过程中，由于不同用户间热负荷不同、不同年龄和性别热用户对供热温度需求也不同、不同室外温度下供水温度不同等问题，现有的鲁棒性集中供暖方式已经无法满足不同用户个性化需求。
因此，目前迫切需要本领域技术人员提供一种可以满足不同用户的个性化需求、且适用于全供热季调控的低温集中供热与户内分散调热结合的个性化采暖方法。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种采暖装置，能够满足不同用户对供暖的个性化需求、且可将全供热季调控的低温集中供热与户内分散调热结合。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
一种采暖装置，包括：加热及控制模块、旁通管、三个温度传感器、水泵、阀门、三通阀门、供水总管、回水总管、户内供水管以及户内回水管；所述户内供水管第一端与所述供水总管导通，所述户内供水管第二端与散热器供水端导通，所述户内供水管的所述第一端与所述第二端之间顺次设置有阀门、第一温度传感器、加热及控制模块以及第三温度传感器；所述加热及控制模块两端并联有旁通管；
所述户内回水管第一端与所述回水总管导通，所述户内回水管第二端与所述散热器回水端导通，所述户内回水管的所述第一端与所述第二端之间顺次设置有三通阀门与第二温度传感器；
所述三通阀门的第三端与所述水泵的第一端导通，所述水泵的第二端与所述第一温度传感器和所述加热及控制模块之间的户内供水管导通。
其中，所述加热及控制模块用于采集室外温度、室内控制温度，以及所述第一温度传感器、所述第二温度传感器和所述第三温度传感器的监测值；
所述加热及控制模块还用于通过内部优化算法控制开启加热功能、加热功率、所述水泵的转速、所述阀门的开闭和所述三通阀门的开闭。
其中，所述采暖装置至少包括：低温模式、加热升温模式以及加热控温模式。
其中，所述加热及控制模块关闭，所述阀门打开、所述水泵关闭时，所述户内供水管中流通的供水总管的供水从所述旁通管流通，所述采暖装置处于低温模式。
其中，所述加热及控制模块开启，所述阀门打开、所述水泵关闭、且所述第二温度传感器温度低于所述第一温度传感器温度的情况下，所述户内供水管中流通的供水总管的供水从所述旁通管流通，所述采暖装置处于加热升温模式。
其中，所述加热及控制模块开启，所述阀门关闭、所述水泵开启、且所述第二温度传感器温度高于所述第一温度传感器温度的情况下，供水总管中的供水无法流入所述户内供水管中，所述采暖装置进行户内自循环处于加热控温模式。
其中，所述加热及控制模块的加热方式包括以下至少之一：电加热、光伏板蓄电加热或者蓄电池加热。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
本发明提供的采暖装置包括加热及控制模块、旁通管、三个温度传感器、水泵、阀门、三通阀门、供水总管、回水总管、户内供水管以及户内回水管，通过在采暖装置中设置加热及控制模块、旁通管、三个温度传感器、水泵、阀门、三通阀门可将全供热季调控的低温集中供热与户内分散调热结合，可控制采暖装置切换至不同的工况，不同工况下采暖装置的供暖方式不同，所带来的供暖效果也不同，能够满足不同用户对供暖的个性化需求。
附图说明
图1是表示本申请实施例的一种采暖装置的结构示意图；
图2是表示本申请实施例的低温模式下采暖装置的供水走向示意图；
图3是表示本申请实施例的外循环加热升温模式下采暖装置的供水走向示意图；
图4是表示本申请实施例的自循环加热控温模式下采暖装置的供水走向示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本申请实施例提供了满足不同用户个性化需求、且适用于全供热季调控的低温集中供热与户内分散调热结合的个性化采暖装置。该采暖装置适用于各用户并联的集中供热系统。在原有集中供热系统基础上，首先，将集中供热温度降低到基础供热温度，如满足室内不防冻或满足室内为值班温度；接着，在各个热用户进户的供水管上加装调热器即加热及控制模块，该调热器可采用多种能源形式，如电或燃气。用户可根据需求设定所需的室内温度，调热器根据用户设定的室内温度指令，将热水加热到所需供水温度，从而满足不同热用户间个性化供热需求。当用户不在家时，可关闭调热器，只采用供热管网的低温热水供热，满足室内防冻或最低供热需求。
采用本申请提供的采暖装置进行采暖后，集中供热仅需收取基础供热费用。由于集中供热供水温度大大降低，因此可采用低温废热替代燃气或煤作为热源，从而大大降低供热成本。用户自行承担调热器的能源消耗费用。该采暖装置不仅可降低集中供热能耗，还可以激励用户节约能源的积极性，降低整体采暖能耗。此外，可将该采暖装置还可以与光伏板和户式蓄电装置结合，在热负荷高峰期，调热器的电能来自蓄存的太阳能光伏板的电能，从而能进一步降低供热能耗，也有利于自然能源的使用，降低碳排放。此外，由于夜晚热负荷高、用电负荷低，而白天热负荷低，用电负荷高，如果调热器采用电网供电，则可有效缓解电网昼夜峰谷差。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的采暖装置进行详细地说明。
参照图1，示出了本申请实施例的一种采暖装置的结构示意图。
本申请实施例提供的采暖装置为与集中式低温采暖系统结合的户内个性化控温的采暖装置。如图1所示，本申请实施例的采暖装置包括：加热及控制模块1、旁通管2、三个温度传感器、水泵4、阀门5、三通阀门6、供水总管7、回水总管8、户内供水管9以及户内回水管10；其中，三个温度传感器分别为第一温度传感器3-1、第二温度传感器3-2以及第三温度传感器3-3。户内供水管9第一端与供水总管7导通，户内供水管9第二端与散热器供水端导通，户内供水管9的第一端与第二端之间顺次设置有阀门5、第一温度传感器3-1、加热及控制模块1以及第三温度传感器3-2；加热及控制模块1两端并联有旁通管2。
户内回水管10第一端与回水总管8导通，户内回水管10第二端与散热器回水端导通，户内回水管10的第一端与第二端之间顺次设置有三通阀门6与第二温度传感器3-2；需要说明的是，图1中未示出散热器，散热器的供水端与户内供水管9第二端导通，散热器回水端与户内回水管10第二端导通。
三通阀门6的第一端与户内回水管8的第一端导通，三通阀门6的第二端与户内回水管8的第二端导通。三通阀门6的第三端与水泵4的第一端导通，水泵4的第二端与第一温度传感器3-1和加热及控制模块1之间的户内供水管导通。
本申请实施例提供的加热及控制模块用于采集室外温度、室内控制温度，以及第一温度传感器、第二温度传感器和第三温度传感器的监测值。其中，第一温度传感器用于监测集中采暖供水温度，第二温度传感器用于监测户内采暖系统回水温度，第三温度传感器用于监测户内采暖系统送水温度。
加热及控制模块1还用于通过内部优化算法控制开启加热功能、加热功率、水泵4的转速、阀门5的开闭和三通阀门6的开闭。
其中，供水总管7，回水总管8，户内供水管9和户内回水管10为传统管网，本申请实施例提供的采暖装置在传统管网的基础上，在入户侧加装个性化水温控制模块，个性化控制模块包括：加热及控制模块1、旁通管2、温度传感器3、水泵4、阀门5和三通阀门6。该加热及控制模块1可自动采集室外温度(其中，室外温度由室外空气温度传感器采集)、室内控制温度(其中，室内控制温度为用户设定的室内温度，可由室温控制面板采集)、和第一温度传感器3-1、第二温度传感器3-2和第三温度传感器3-3的监测值即温度，并通过内部优化算法控制加热器开启、加热功率、水泵4的转速、阀门5的开闭和三通阀门6的开闭，从而使室内实际温度能够满足用户个性化需求。
此外，该加热及控制模块1内置AI算法，通过机器学习，在获得用户设定温、室外温度和集中供热系统供水温度的基础上，实现系统精准、快速、高效控制。
本申请实施例提供的采暖装置至少包括两个工况，其中，两个工况又可以细分为三个模式，分别为低温模式、加热升温模式以及加热控温模式，下面分别基于两个工况下包含的三个模式对本申请实施例提供的采暖装置的运行原理进行说明。
图2是表示本申请实施例的低温模式下采暖装置的供水走向示意图。下面结合图2对工况1的低温模式下采暖装置的运行原理进行说明。
在实际实现过程中，通常家中无人或用户有想要保持最低室温的需求时，可将采暖装置切换至低温模式运行。
具体地，用户可以关闭采暖装置中的加热及控制模块1，使得采暖装置直接采用集中采暖系统的低温热水，维持室内最低温度。也即，加热及控制模块1关闭，阀门5打开、水泵4关闭时，户内供水管9中流通的供水总管的供水从旁通管2流通，采暖装置处于低温模式。
供水总管7中的供水流入户内供水管9，户内供水管9中的供水通过旁通管2经第三温度传感器流入散热器，供水通过与散热器导通的户内回水总管10流入回水总管8。散热器通过供水总管7的供水维持室内最低气温。低温模式下，加热及控制模块1关闭、水泵关闭，因此可节省能源消耗。图3是表示本申请实施例的加热升温模式下采暖装置的供水走向示意图，图4是表示本申请实施例的加热控温模式下采暖装置的供水走向示意图。
下面结合图3和图4分别对工况2外循环加热升温模式下、自循环加热控温模式下采暖装置的运行原理进行说明。
需要说明的是，图2-图4中的实线表示供水可以流通，虚线表示供水禁止流通。
在实际实现过程中，家中有人时，将室内设定温度调高后，当仅采用集中供热系统无法满足供热需求时，可开启加热及控制模块1，供水全部通过或者部分通过加热及控制模块1，另一部分经旁通管2，两路供水混合后第三温度传感器3-3处的温度来满足用户个性化供水温度需求。
如图3所示，加热及控制模块1开启，阀门5打开、水泵4关闭、且第二温度传感器3-2温度低于第一温度传感器温度3-1的情况下，户内供水管9中流通的供水总管7的供水部分通过加热及控制模块1，另一部分经旁通管2流通，采暖装置处于加热升温模式。
加热升温模式下，加热及控制模块1与集中采暖系统的低温热水共同为散热器供热，以提升室内温度。
当室内温度升温至用户设定的温度时，采暖装置进入加热控温模式。如图4所示，加热及控制模块1开启，阀门5关闭、水泵4开启、且第二温度传感器温度3-2高于第一温度传感器温度3-1的情况下，供水总管中的供水无法流入户内供水管中，采暖装置进行户内自循环处于加热控温模式。
由于阀门5关闭，因此供水总管7的供水无法经户内供水管9流入室内散热器中，此时通过加热及控制模块1提供热能，加热及控制模块1、水泵4维持户内自循环。
实际实现过程中，加热及控制模块1的加热方式包括以下至少之一：电加热、光伏板蓄电加热或者蓄电池加热。加热及控制模块1的耗电来自电网或户内太阳能储存模块可降低采暖费用。
在运行控制方面，加热及控制模块1首先利用采集的室内温度、室外温度等运行数据，结合建筑热平衡机理知识，进行数据驱动的热负荷动态预测。将建筑运行数据、历史热负荷数据作为输入矩阵，未来时刻的热负荷数据作为输出矩阵，对输入、输出数据矩阵做标准化处理，并将标准化后的数据放入贝叶斯网络中进行训练，采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率密度分布函数，并通过最大期望算法求解出高斯混合模型参数，得到贝叶斯网络估计公式，进而得到热负荷的实时预测值。然后，根据预测得到的热负荷，将加热器的加热功率、水泵4的转速等作为户内分散调热系统的控制输入值，将用户室内温度作为户内分散调热系统的输出值，将室外温度、集中供热管网的供水温度即第一温度传感器3-1处温度)、户内采暖系统回水温度即第二温度传感器3-2处温度、户内采暖系统送水温度即第三温度传感器3-3处温度等作为户内分散调热系统的过程变量。通过采用数据驱动的子空间预测与控制方法，利用控制输入值与过程输出值的采集数据作为输入/输出数据，基于子空间辨识技术推导建立与户内分散调热系统模型相关的子空间预测函数，从而得到户内分散调热系统的加热功率、水泵4的转速等对用户室内温度的影响。最后，将用户用电能耗与用户室内温度构成的性能指标函数，作为子空间预测控制器的控制目标函数。通过对目标函数求解，可以得到子空间预测控制器的控制输入值，实现对户内分散调热系统加热功率与水泵4转速的调控，从而在尽可能降低用户用电能耗的情况下，使用户室内温度满足用户设定的温度。
在一种可选地实施例中，加热及控制模块执行的运行控制方法可以包括如下步骤：
S1：加热及控制模块1确定热负荷的实时预测值；
加热及控制模块1可依据采集的运行数据、建筑热平衡机理进行数据驱动的热负荷动态预测，确定热负荷的实时预测值。
更为具体地，加热及控制模块1可通过如下方式确定热负荷的实时预测值：将建筑运行数据、历史热负荷数据作为输入矩阵，未来时刻的热负荷数据作为输出矩阵；对输入矩阵和输出矩阵做标准化处理；将标准化处理后的输入矩阵和输出矩阵输入贝叶斯网络中进行训练，采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率密度分布函数，并通过最大期望算法求解出高斯混合模型参数，得到贝叶斯网络估计公式；依据贝叶斯网络估计公式，确定热负荷的实时预测值。
S2：确定户内分散调热系统的控制输入值，控制输入值包括：加热器的加热功率、水泵的转速；
S3：将用户室内温度确定为所述户内分散调热系统的输出值；
S4：将室外温度、第一温度传感器、第二温度传感器以及第三温度传感器的测量值确定为户内分散调热系统的过程变量；
S5：通过采用数据驱动的子空间预测与控制方法，基于控制输入值、输出值、过程变量以及子空间辨识技术，推导建立与户内分散调热系统模型相关的子空间预测函数；
其中，子空间预测函数可表征户内分散调热系统的加热功率、水泵转速与对用户室内温度的关联关系。
S6：将用电能耗与用户室内温度构成的性能指标函数，作为子空间预测控制器的控制目标函数；
S7：通过对目标函数求解，得到子空间预测控制器的控制输入值，依据控制输入值对户内分散调热系统加热功率与水泵转速进行调控。
本申请实施例提供的采暖装置，加热及控制模块1可灵活对室内温度进行调整，可实现不同用户间个性化采暖需求，降低集中供热能耗和用户自采暖费用。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种采暖装置，其特征在于，所述装置包括：加热及控制模块、旁通管、三个温度传感器、水泵、阀门、三通阀门、供水总管、回水总管、户内供水管以及户内回水管；
所述户内供水管第一端与所述供水总管导通，所述户内供水管第二端与散热器供水端导通，所述户内供水管的所述第一端与所述第二端之间顺次设置有阀门、第一温度传感器、加热及控制模块以及第三温度传感器；所述加热及控制模块两端并联有旁通管；
所述户内回水管第一端与所述回水总管导通，所述户内回水管第二端与所述散热器回水端导通，所述户内回水管的所述第一端与所述第二端之间顺次设置有三通阀门与第二温度传感器；
所述三通阀门的第三端与所述水泵的第一端导通，所述水泵的第二端与所述第一温度传感器和所述加热及控制模块之间的户内供水管导通。
2.根据权利要求1所述的采暖装置，其特征在于，所述加热及控制模块用于采集室外温度、室内控制温度，以及所述第一温度传感器、所述第二温度传感器和所述第三温度传感器的监测值；
所述加热及控制模块还用于通过内部优化算法控制开启加热功能、加热功率、所述水泵的转速、所述阀门的开闭和所述三通阀门的开闭。
3.根据权利要求1所述的采暖装置，其特征在于，所述采暖装置至少包括：低温模式、加热升温模式以及加热控温模式。
4.根据权利要求3所述的采暖装置，其特征在于，
所述加热及控制模块关闭，所述阀门打开、所述水泵关闭时，所述户内供水管中流通的供水总管的供水从所述旁通管流通，所述采暖装置处于低温模式。
5.根据权利要求3所述的采暖装置，其特征在于，
所述加热及控制模块开启，所述阀门打开、所述水泵关闭、且所述第二温度传感器温度低于所述第一温度传感器温度的情况下，所述户内供水管中流通的供水总管的供水从所述旁通管流通，所述采暖装置处于加热升温模式。
6.根据权利要求3所述的采暖装置，其特征在于，
所述加热及控制模块开启，所述阀门关闭、所述水泵开启、且所述第二温度传感器温度高于所述第一温度传感器温度的情况下，供水总管中的供水无法流入所述户内供水管中，所述采暖装置进行户内自循环处于加热控温模式。
7.根据权利要求1所述的采暖装置，其特征在于，所述加热及控制模块的加热方式包括以下至少之一：电加热、光伏板蓄电加热或者蓄电池加热。
8.根据权利要求1所述的采暖装置，其特征在于，所述加热及控制模块确定热负荷的实时预测值；
确定户内分散调热系统的控制输入值，所述控制输入值包括：加热器的加热功率、水泵的转速；
将用户室内温度确定为所述户内分散调热系统的输出值；
将室外温度、所述第一温度传感器、所述第二温度传感器以及所述第三温度传感器的测量值确定为所述户内分散调热系统的过程变量；
通过采用数据驱动的子空间预测与控制方法，基于所述控制输入值、所述输出值、所述过程变量以及子空间辨识技术，推导建立与户内分散调热系统模型相关的子空间预测函数，其中，所述子空间预测函数可表征所述户内分散调热系统的加热功率、水泵转速与对用户室内温度的关联关系；
将用电能耗与用户室内温度构成的性能指标函数，作为子空间预测控制器的控制目标函数；
通过对所述目标函数求解，得到子空间预测控制器的控制输入值，依据所述控制输入值对所述户内分散调热系统加热功率与水泵转速进行调控。
9.根据权利要求8所述的采暖装置，其特征在于，
所述加热及控制模块依据采集的运行数据、建筑热平衡机理进行数据驱动的热负荷动态预测，确定热负荷的实时预测值。
10.根据权利要求9所述的采暖装置，其特征在于，所述加热及控制模块确定热负荷的实时预测值时：
将建筑运行数据、历史热负荷数据作为输入矩阵，未来时刻的热负荷数据作为输出矩阵；
对所述输入矩阵和所述输出矩阵做标准化处理；
将标准化处理后的所述输入矩阵和所述输出矩阵输入贝叶斯网络中进行训练，采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率密度分布函数，并通过最大期望算法求解出高斯混合模型参数，得到贝叶斯网络估计公式；
依据所述贝叶斯网络估计公式，确定热负荷的实时预测值。
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