CN110118382B - 一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法 - Google Patents

一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法。采用了无监督聚类的数据挖掘方法。本发明基于能量守恒定律和集中供热***热平衡关系，对室外温度、二次供水温度、二次耗热量三个特征逐时数据高斯混合模型聚类，将无监督聚类结果划分供暖时间段，再识别不同供暖时间段内的一次侧策略、二次侧策略以及耗热量、单位温差耗热量。最后通过耗热量、单位温差耗热量对换热站运行调节控制策略做节能潜力评价。本发明将无监督聚类的数据挖掘方法应用于集中供热***换热站实际的逐时运行数据，针对不同换热站提出了一种较为通用的运行调节策略识别评价方法，能够为换热站运行优化、节能评估提供可靠的借鉴经验。

Description

一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法
技术领域
本发明属于集中供热运行调节控制技术领域，具体涉及一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法。
背景技术
随着我国经济增长和城市化进程的不断推进，能源需求结构不断转型。集中供热***节能改造、大量的信息化建设，旨在实现‘智慧’供热。但是集中供热***运行管理存在诸多问题，用热住户的不断投诉，供热能耗居高不下，***故障层出不穷。其中换热站运行调节是困扰运行管理实现‘智慧’供热的主要问题。
作为换热站二次侧调节的主要参数，供水温度的合理制定是实现供热运行精细化调节的关键。从正向理论分析角度，国内外学者提出并修正供热调节的基本公式。工程应用通常是由容易控制的二次供水温度和循环流量两个参数来制定供热运行调节策略。也有通过分析了循环流量、散热器面积、室内温度等参数的变化对供水温度调节曲线的影响制定调节策略。由于供热***、供能对象的实际特性千差万别，在整个采暖季制定合理的供水温度运行调节模式依然是一个难点。
如今大量的供热信息化建设，提供了丰富的运行数据，这些数据是运行经验很好的载体。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法，通过在供热领域融入高斯混合模型聚类数据挖掘的技术，该方法适用于集中供热***换热站运行控制技术领域，并为供热***的优化运行、节能评估提供可靠的参考。能够为换热站运行管理、节能改造、性能评价提供可靠的经验借鉴。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
权利要求确定后此处完善
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
1、本发明基于能量守恒定律和集中供热***中的热平衡关系，对室外温度、二次供水温度、二次耗热量三个特征的逐时数据采用高斯混合模型聚类分析，将无监督聚类结果在二次供水温度时间序列上的分布来划分供暖时间段，再识别不同供暖时间段的一次侧策略(一次供水温度、一次循环流量)、二次侧策略(二次供水温度、二次循环流量)以及耗热量、单位温差耗热量；最后实现换热站运行调节策略评价。
2、与现有运行调节策略正向理论分析方法相比，本发明更具工程应用性，数据性，操作简单，可推广性强。以往正向理论分析方法较难应用于实际个性差异化的供热***、供能对象，推广开来。本发明通过对换热站的历史监测数据分析，提出一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法。能够诊断出换热站低效和高效策略，发现换热站存在的软故障，软故障指换热站的运行策略问题。为换热站运行管理、节能改造、性能评价提供可靠的经验借鉴。
3、采用本发明的方法可以实现换热站运行优化、节能评价。
基于耗热量，基于单位温差耗热量的特征评价二次运行策略，找到低效运行策略；同时基于单位温差耗热量基准值实现对每个运行策略计算节能率，节能量以及偏离指标评价。能够指导换热站低成本的运行策略诊断和节能改造潜力评估。
4、本发明通用性强，工程应用性广。不仅仅适用于二次供水温度；运行调节控制的不同换热站，对二次回水温度运行调节控制、二次循环流量调节控制等质调节、量调节、质量调节方式调节策略的换热站都适用。同时也适用于区域锅炉房运行调节策略识别评价。此外本发明基于工程应用最广的二次供水温度调节控制，二次循环流量分阶段控制模式的换热站具体实施方式作了详细说明。
附图说明
图1为本发明换热站运行策略识别评价思路原理图。
图2为二次供水温度运行控制方式理论图。
图3为含聚类类别信息的二次供水温度随室外温度变化调节曲线。
图4为含聚类类别信息的二次耗热量随室外温度变化调节曲线。
图5为一、二次供水温度的相关变化散点图。
图6为含聚类类别信息的一次供水温度随室外温度变化调节曲线。
图7为一次循环流量时序变化散点图。
图8为二次循环流量时序变化散点图。
图9为含聚类类别信息的二次供水温度时间序列散点图。
图10-1至图10-4为供暖初期第2类运行模式系列图。
图11-1至图11-4为供暖初期第3类运行模式系列图。
图12-1至图12-4为供暖初期第1类运行模式系列图。
图13-1至图13-4为供暖中期第1类运行模式系列图。
图14-1至图14-4为供暖中期第3类运行模式系列图。
图15-1至图15-4为供暖末期第2类运行模式系列图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法，包括下列步骤：
步骤(1)：对运行数据高斯混合模型聚类；选择供暖季逐时室外温度、二次供水温度、二次耗热量三种特征的数据，对其散点数据应用多维高斯混合模型聚类；
步骤(2)：获取含聚类类别信息的二次供水温度时间序列散点图分布；通过将聚类类别信息附加在色阶条，应用于二次供水温度时间序列散点图；得到供暖季各个时间点对应的二次供水温度运行调节模式，一类即一种模式；
步骤(3)：划分供暖时间段；根据二次供水温度时间序列散点图聚类的特点；对换热站供暖季分2～4个供暖时期；
步骤(4)：识别每个供暖时期的运行策略和耗热模式；对每个供暖时期运行策略和耗热模式分析，将聚类类别信息附加在每个样本数据上，并应用于室外温度-一次供水温度散点图、室外温度-二次供水温度散点图、室外温度-二次耗热量散点图、室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量散点图，得到室外温度补偿特征下的换热站运行策略和耗热模式；
步骤(5)：二次侧运行调节策略评价；基于室外温度-二次耗热量的线性特征或数据统计特征评价二次侧运行策略，基于室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量的数据统计特征评价二次侧运行策略，通过设定温差耗热量基准值计算节能率、节能量、偏离指标，评价二次运行策略节能潜力和耗热偏离程度。
实施例：一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法，其中识别评价方法原理如图1 所示。在基于实际数据的基础上，遵守能量守恒定律和集中供热***中的热平衡关系。根据原理解读分析，换热站热源侧到二次侧从两个层面进行解读，即调节曲线和控制方式。
在调节曲线层面，主要体现在供水温度如何响应外界条件变化，理论上，是从供热量如何响应外界条件变化得出供热量与室外温度的变化关系，一般情况下呈现线性关系。在分阶段改变流量的质量调节模式下，再制定供水温度随室外温度变化的关系。其中常见的气候补偿策略，就是供水温度随室外温度变化而线性变化，是工程上应用最广的，但是实际运行要考虑很多因素，如供暖初期收费、突然降温、早晚特定时间段等特定用热需求。
在控制方式层面，主要体现在供水温度变化的实现方式，即二次供水温度随一次侧主动调节参数(一次供水温度、一次循环流量)的变化规律。常规的二次供水温度控制方式如图 2所示，一方面，热源侧会随室外温度进行一次质调节来使二次供水温度也随室外温度变化而变化；另一方面，换热站内也可以设置调节装置，根据室外温度或其他因素调节板换一次侧电动阀，改变一次侧流量，进而改变二次供水温度，达到设定的二次供水温度变化曲线。也间接说明了，二次供水温度曲线是在一次温度曲线基础上，变化一次循环流量得到的，通过监测数据分析一次供水温度与二次供水温度关系得到了验证。
采用高斯混合模型聚类分析室外温度、二次供水温度、二次耗热量三个特征的逐时数据，将无监督聚类结果在二次供水温度时间序列上的分布来划分供暖时间段，再识别不同供暖时间段的一次侧策略(一次供水温度、一次循环流量)、二次侧策略(二次供水温度、二次循环流量)以及耗热量、单位温差耗热量。最后实现换热站运行调节策略评价。数据来源于换热站供暖季实际监测的历史数据，具有较高的准确性和可操作性。本实施例将具体操作实施的方法公布如下，具体分为高斯混合模型聚类方法、数据统计分析方法。
(1)对运行数据高斯混合模型聚类
本发明在天津市某供热公司运行监测平台中某换热站2015年-2016年采暖季122天的逐时数据进行收集分析，经过必要的数据预处理，即异常值处理，均值、边界值、累计值、相关性等方法填充处理，提升数据质量。是为了做后续数据分析的重要基础工作。
按照专业经验，对调节曲线的模式进行定性挖掘，探讨上述数据挖掘方法高斯混合模型聚类在室外温度、二次供水温度、二次耗热量三个特征的逐时样本数据上的应用，建立三维高斯混合模型聚类分析，挖掘识别运行模式。根据模型不断更新迭代，基于BIC信息准则结果聚类成3类为最优结果，即得到类别1、2、3。将聚类类别信息附加在每个样本数据上，详细步骤如下。图3为含聚类类别信息的二次供水温度随室外温度变化调节曲线，图4为含聚类类别信息的二次耗热量随室外温度变化调节曲线。
高斯混合模型聚类在python平台上实现，Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，它拥有高效的高级数据结构，并能够用简单高效的方式进行面向对象编程。其语法简单、优雅，强大的解释性，使其在很多领域都成为一门理想语言，但python并不提供一个专门的数据分析环境，在数据分析领域，它需要依靠众多的扩展库，来为python提供快速的数组处理、数值运算以绘图功能以及强大的机器学习的工具。
而本发明聚类分析问题的计算，正是基于numpy,pandas,matplitlib以及机器学习相关的 sklearn.类库的基础之上。
模型思路为：读入数据后，将室外温度、二次供水温度、二次耗热量分别提取，利用sklearn.mixture库中的GaussianMixture进行分析，训练出聚类模型参数。并进行多次迭代得到Log.likelihood判断模型的可靠程度。
本模型的具体代码如下所示：
Figure BDA0002028340090000051
表1聚类结果展示
Figure BDA0002028340090000061
通过上述聚类结果，二次供水温度的调节规律能有效地挖掘被提取出来，从控制方式进行讨论。由前面内容可知，二次供水温度的调节主要通过改变一次供水温度或一次循环流量实现，绘制如图5所示的一、二次供水温度的相关变化散点图，可以看出，二次供水温度和一次供水温度呈一定的线性相关变化。在每一种由聚类得到的二次供水温度调节曲线类别内，其一、二次供水温度的线性程度高。由于一次供水温度(锅炉出水温度)是一个能够直接主动调节的参数，因此可以证明，二次供水温度随室外温度的变化规律是由一次供水温度的变化控制实现的。由图6所示一次供水温度随室外温度变化的散点图可以看出，一次供水温度即锅炉出水温度主要是根据室外温度来调节的，这进一步佐证，二次供水温度随室外温度的调节曲线，是由一次侧质调节实现的。根据图7所示一次循环流量时间序列散点图。可以看得出模式2一次流量稳定，其对于一种二次供水温度运行模式。运行模式1一次出现了三个阶段流量变化，即其中一、二次侧供水温度线性变化没有统一的二次供水温度运行模式，运行模式3一次流量平稳波动对应一种二次供水温度运行模式。
(2)聚类类别信息在二次供水温度时间序列散点图分布
将聚类类别信息附加在每个样本数据上，然后选取二次供水温度、时间、聚类类别信息三种特征的数据，将聚类类别信息附加在色阶条上，描绘二次供水温度时间序列散点图，如图9所示。从而得到不同类别信息在二次供水温度时间序列散点图上分布。从图可以看出二次供水温度分布总体分三个时间段供暖初期、供暖中期、供暖末期考虑。同理描绘二次循环流量时间序列散点图，如图8所示。
(3)合理划分供暖时间段
根据聚类类别信息在二次供水温度时间序列散点图分布情况，可以大体划分三个时间段 (供暖初期、中期、末期)，按照专业经验，对二次供水温度调节曲线的设定进行定性解读。天津地区采暖季开始于11月15日，在采暖初期，起初1天较高供水温度，目的在于在较短时间内加热建筑，考虑建筑本体的热惰性，快速升高房间温度。之后一段时间内，在于对相对低温天气、以及早上5～9时、晚上17～23时用户特殊用热需求。采用较高的供水温度模式 1调控提高室内舒适度，减少用户投诉率，提高供热收费收益的目的。因此不难解释，供暖初期出现3种二次供水温度运行模式。结合图8二次流量时间序列散点图分布以及图9二次供水温度时间序列散点图可以看出，11月15日～12月10日可以划分为供暖初期。
同理12月11日～2月22日可以划分为供暖中期，根据二次循环流量调节极端也容易确定供暖中期时间段。供暖中期主要出现了两种供水温度调节模式，其中在1月22日～1月24 日极端低温天气采用较高的供水温度模式1，提高室内舒适度，减少用户投诉率。
供暖末期2月23日～3月15日更多的考虑应该是在采暖末期适当降低供水温度，达到实现节能降耗、提高供热收益的目的。表2为供暖阶段性运行调节模式汇总。
表2供暖阶段性运行调节汇总
规律性 日期 主要类别
无统一策略 11-15/12-10 1、2、3
策略 12-11/02-22 1、3
策略 02-23/03-15 2
(4)识别不同供暖时间段内的运行策略
对三个供暖时间段分别单独分析，描绘每个供暖时间段每个运行模式下室外温度-一次供水温度散点图，室外温度-二次供水温度散点图，以及室外温度-二次耗热量散点图和室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量散点图。呈现线性特征的散点拟合成线性方程形式，非线性特征散点数据统计分析均值标准差形式。单位温差耗热通过曲线拟合得到曲线方程形式，从而获得每个时间段的运行策略和耗热模式。
供暖初期(11月15日-12月10日)运行调节分析，主要分三个运行模式：1、11月15日19时～11月19日14时，一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图10-1～图10-4所示，二次循环流量稳定在229～238m3/h。 2、11月22日0时～12月1日18时一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图11-1～图11-4所示，二次循环流量稳定在225～237m3/h。3、11月19日15时～11月21日23时与12月2日0时～12月9日23时及其相对低温天气、早上5～9时、晚上17～23时特殊用热需求时间点，一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图12-1～图12-4 所示，二次循环流量分两阶段前期稳定在229～238m3/h，后期237～245m3/h。
供暖中期(12月11日-2月22日)运行调节分析，主要分两个运行模式：1、1月22日0时～1月24日23时及其个别低温需求段，
一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图13-1～图13-4所示，二次循环流量稳定在239～246m3/h。2、中期其他全部时间，一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图14-1～图14-4所示，二次循环流量分两个阶段，前期稳定在225～235m3/h。后期在245～225m3/h呈阶梯型降低。
供暖末期(2月23日-3月15日)运行策略分析，主要是一次供水温度调节形式、二次供水温度调节形式，二次耗热量变化形式，单位温差耗热量变化形式如图15-1～图15-4所示。二次循环流量稳定在160～170m3/h。各供暖时间段运行策略和耗热模式汇总于表3所示。
(5)二次侧运行调节策略评价
根据前面每个阶段识别的运行策略和耗热模式。根据供水温度是否相关性运行调节的不同形式和耗热量、单位温差耗热量数据特征指标评价运行策略和节能潜力评估。详细情况汇总于表4所示。可以看得出，供暖初期节能潜力最大，达到该阶段总耗热值的15.53％(约 207525kw.h)，重视供水温度根据室外温度相关性运行调节，以及考虑时刻和低温气候分阶段运行调节。供暖中期达到该阶段总耗热值的6.46％(约242472kw.h)节能潜力适中但节能量最大，考虑调整线性相关性策略，调节线性方程斜率、截距。以及根据室外温度大小可以分阶段设定运行调节方程，比如：-10℃～-5℃、0℃～10℃、10℃以上分别制定供水温度运行调节曲线。供暖后期达到该阶段总耗热值的0.2％(约1657kw.h)，节能潜力小但是偏离指标值60.12％偏大，主要是因为供暖后期温差大，室外温度高于10℃的时间点多。更需要考虑的是根据室外温度大小可以分阶段设定运行调节方程。可以保证供热平衡，提高供热满意度以及达到运行节能目的。
本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。
表3换热站运行调节策略详细描述汇总
Figure BDA0002028340090000091
表4换热站运行调节策略评价详细描述汇总
Figure BDA0002028340090000092

Claims (6)

1.一种换热站通用的运行调节策略识别评价方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤(1)：对运行数据高斯混合模型聚类；选择供暖季逐时室外温度、二次供水温度、二次耗热量三种特征的数据，对其散点数据应用多维高斯混合模型聚类；
步骤(2)：获取含聚类类别信息的二次供水温度时间序列散点图分布；通过将聚类类别信息附加在色阶条，应用于二次供水温度时间序列散点图；得到供暖季各个时间点对应的二次供水温度运行调节模式，一类即一种模式；
步骤(3)：划分供暖时间段；根据二次供水温度时间序列散点图聚类的特点；对换热站供暖季分2～4个供暖时期；
步骤(4)：识别每个供暖时期的运行策略和耗热模式；对每个供暖时期运行策略和耗热模式分析，将聚类类别信息附加在每个样本数据上，并应用于室外温度-一次供水温度散点图、室外温度-二次供水温度散点图、室外温度-二次耗热量散点图、室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量散点图，得到室外温度补偿特征下的换热站运行策略和耗热模式；
步骤(5)：二次侧运行调节策略评价；基于室外温度-二次耗热量的线性特征或数据统计特征评价二次侧运行策略，基于室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量的数据统计特征评价二次侧运行策略，通过设定温差耗热量基准值计算节能率、节能量、偏离指标，评价二次运行策略节能潜力和耗热偏离程度。
2.根据权利要求1所述的识别评价方法，其特征是：步骤(1)中对运行数据高斯混合模型聚类，具体说明如下：
1)高斯混合模式(GMM)聚类的数学算法概述如下，数据矩阵定义为X＝[X1，X2，...，Xd]T，计算联合概率分布：
Figure FDA0002702041030000011
Figure FDA0002702041030000012
其中：X＝[X1，X2，...，Xd]T，其中d表示数组维数，K为混合高斯模型的个数，αk为高斯成分的权重系数，0＜αk＜1，
Figure FDA0002702041030000013
φk(xi|μk，∑k)为第k个高斯模型，μk和∑k分别为高斯模型的均值和方差，p(X|θ)为数组X在混合高斯模型下的似然概率；γjk根据{αk，μk，∑k}确定一组{αk，μk，∑k}高斯模型参数值计算的后验概率，L(θ|X)为最大似然概率值；高斯混合模型的训练过程即为求解参数集{αk，μk，∑k}；采用的优化求解方法为ExpectationMaximization(EM)算法，分为两步：
E步：通过给定的一组{αk，μk，∑k}值，计算后验概率γjk；
Figure FDA0002702041030000021
M步：通过E步计算得到后验概率γjk，计算一组新{αk，μk，∑k}值；
Figure FDA0002702041030000022
Figure FDA0002702041030000023
Figure FDA0002702041030000024
反复迭代E步和M步，直到得到最大似然值L(θ|X)，终止得到最终结果，
Figure FDA0002702041030000025
2)选取换热站运行数据中的室外温度、二次供水温度、二次耗热量三个特征的逐时样本数据，在python平台上实现三维高斯混合模型聚类分析。
3.根据权利要求1所述的识别评价方法，其特征是：步骤(2)中获取含聚类类别信息的二次供水温度时间序列散点图分布，具体步骤如下：
将聚类类别信息附加在每个样本数据上，后选取二次供水温度、时刻、聚类类别信息三种特征样本数据，将聚类类别信息附加在色阶条上，描绘二次供水温度时间序列散点图，得到不同类别信息在二次供水温度时间序列散点图上分布。
4.根据权利要求1所述的识别评价方法，其特征是：步骤(3)中划分供暖时间段的具体步骤如下：
根据不同类别信息在二次供水温度时间序列散点图上分布，选取散点类别集中的一段时间划分；对换热站整个供暖季分2～4个供暖时间段，换热站为了满足日最低温度以及特定时间段热需求，需要根据实际特性调节，已经划分的供暖时间段内会出现1～3种二次供水温度运行模式，供暖初期出现2～3个运行模式，供暖中期出现1～2模式，供暖末期1～2种模式。
5.根据权利要求1所述的识别评价方法，其特征是：步骤(4)中识别每个供暖期的运行策略和耗热模式，具体步骤如下：
对每个供暖时期单独分析，描绘出每个供暖期下所有的运行模式即不同的类别；将聚类类别信息附加在每个样本数据上，并应用于室外温度-一次供水温度散点图、室外温度-二次供水温度散点图、室外温度-二次耗热量散点图、室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量散点图；呈现线性特征的散点拟合成线性方程形式，非线性特征散点数据统计分析得到均值、标准差形式；其中室外温度-二次侧单位室内外温差耗热量散点图拟合成曲线方程以及数据统计得到均值、标准差形式；从而实现了每个供暖时期所有的运行模式定性描述，得到一种换热站通用可识别的基于室外温度定性描述的运行策略和耗热模式。
6.根据权利要求1所述的识别评价方法，其特征是：步骤(5)中二次侧运行调节策略评价，根据识别的二次耗热量模式、单位温差耗热量模式对步骤(4)识别的一次侧、二次侧运行策略进行评价，具体步骤如下：
1)基于室外温度-二次耗热量模式的线性方程形式或非线性特征统计数据评价二次侧运行策略，非线性特征统计数据包括均值和标准差；
2)基于室外温度-单位温差耗热量模式的曲线方程形式特以及数据统计特征评价二次侧运行策略，数据统计特征包括均值和标准差；
3)设定单位温差耗热量基准，参考温差耗热量模式方程的截距，计算逐时运行数据基准耗热量；从而计算每个供暖时间段每种模式下的节能率、节能量、偏离指标；对运行模式节能潜力和耗热偏离程度；偏离指标计算公式如下：
Figure FDA0002702041030000031
式中：δ-偏离指标，x0-基准耗热量，xj-实际耗热量，N-样本数据个数。
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