基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法
2023-06-11 03:49:06
專利名稱：基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法
技術領域：
本發明涉及基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法，屬於暖通領域。
背景技術：
已有的熱網系統的負荷預報方法基本是從電力系統中的負荷預報方法中借鑑過 來的，這些預報方法將熱網的歷史數據當作合理的數據進行系統辨識然後利用辨識的模型 進行負荷預報。但是熱網系統和電力系統的不同之處在於，當前的大部分供熱系統熱用戶 並不是按需用熱，而是只能被動地接受供熱。因此熱源向熱用戶供出的熱量並不一定是適 量的，有可能存在供熱過量和供熱不足的情況。而現有的負荷預報方法並沒有剔除不合理 數據，沒有基於實時供熱情況進行修正，其預報的結果不合理、精度差。傳統預報方法採用 直接辨識得到的供熱模型並不能很好的指導供熱系統的節能運行。
發明內容
本發明目的是為了解決現有的負荷預報方法並沒有剔除不合理數據，沒有基於實 時供熱情況進行修正，其預報的結果不合理、精度差的問題，提供了一種基於熱網歷史數據 挖掘的負荷預報方法。本發明方法根據熱網歷史運行數據繪製隨室外溫度變化的實際供熱量分布圖，並 按以下步驟獲取負荷預報曲線，來進行負荷預報步驟一、獲取N個供熱工況歷史數據點的集合，所述供熱工況歷史數據點的集合 包括室外溫度集合和實際供熱量集合，室外溫度集合Ttl= [t01,t02, ···，『，···、,]，實際供 熱量集合 Q = Iiq1, q2，."，Qi, .··%];步驟二、採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和實際供熱量集合擬合成 一次曲線，第一次擬合後供熱量q'與室外溫度、的關係為q' = kt0+b,式中，k為第一次擬合曲線的一次項係數，b為第一次擬合曲線的常數項係數；步驟三、獲取與室外溫度集合Ttl對應的第一次擬合後供熱量集合Q' = [Q1 『， Q2'，…，Qi'，...％' 1 ；步驟四、獲取相同室外溫度下實際供熱量與第一次擬合曲線中對應的供熱量的偏 差絕對值，進而獲取所有室外溫度下的偏差絕對值集合E= [ei，e2，···，&，-eN]步驟五、按從大到小的順序去除偏差絕對值集合中10%的數據點，獲取新的數據 點集合；步驟六、判斷是否已經執行步驟一至步驟五大於等於3次，判斷結果為否，令N = N-IO % N，然後返回執行步驟一，判斷結果為是，執行步驟 七，步驟七、將篩選過的數據點集合中的所有數據點採用最小二乘法擬合成一次曲 線，第二次擬合後供熱量qp與室外溫度、的關係為
qp = At0+B,式中，A為第二次擬合曲線的一次項係數，B為第二次擬合曲線的常數項係數；步驟八、對步驟七獲取的第二次擬合曲線進行兩次修正，獲取負荷預報曲線，進行 負荷預報。本發明的優點1.剔除了熱網歷史運行數據中的不合理數據，從歷史數據中挖掘出供熱負荷預報 曲線，經過數據篩選後得到的負荷預報曲線比原來直接擬合得到的曲線更加合理；2.在負荷預報曲線中加入基於實時供熱情況的修正項，讓負荷預報曲線能夠適應 實際供熱情況的變化；3.將新產生的數據加入挖掘，滾動更新預報曲線。負荷預測曲線能夠不斷地自我 修正來適應實際供熱情況的變化，得到的負荷預測曲線更精準。
圖1是熱網歷史運行數據關於隨室外溫度變化的實際供熱量分布圖；圖2是室外溫度集合和實際供熱量集合的第一次擬合曲線；圖3是實際供熱量與第一次擬合曲線供熱量的偏差值分布圖；圖4是實際供熱量與第一次擬合曲線供熱量的偏差絕對值分布圖；圖5是經過排序的偏差絕對值並刪除高偏差數據點的示意圖；圖6是對圖1所示歷史數據經過第一次篩選後的結果示意圖；圖7是對歷史數據經過第二次篩選後的結果示意圖；圖8是對歷史數據經過第三次篩選後的結果示意圖；圖9是室外溫度集合和實際供熱量集合的第二次擬合曲線；圖10是熱網歷史運行數據關於回水溫度隨室外溫度變化的擬合曲線；圖11是經過兩次修正後負荷預報曲線與未經過篩選的原始數據的負荷預報曲線 的對比圖；圖12是本發明方法的流程圖。
具體實施例方式具體實施方式
一下面結合圖1至圖12說明本實施方式，本實施方式方法根據熱 網歷史運行數據繪製隨室外溫度變化的實際供熱量分布圖，並按以下步驟獲取負荷預報曲 線，來進行負荷預報步驟一、獲取N個供熱工況歷史數據點的集合，所述供熱工況歷史數據點的集合 包括室外溫度集合和實際供熱量集合，室外溫度集合Ttl= [t01,t02, ···，『，···、,]，實際供 熱量集合 Q = Iiq1, q2，."，Qi, .··%];步驟二、採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和實際供熱量集合擬合成 一次曲線，第一次擬合後供熱量q'與室外溫度、的關係為q' = kt0+b,式中，k為第一次擬合曲線的一次項係數，b為第一次擬合曲線的常數項係數；步驟三、獲取與室外溫度集合Ttl對應的第一次擬合後供熱量集合Q' = [Q1 『，
5Q2'，…，Qi'，...％' 1 ；步驟四、獲取相同室外溫度下實際供熱量與第一次擬合曲線中對應的供熱量的偏 差絕對值，進而獲取所有室外溫度下的偏差絕對值集合E= [ei，e2，···，&，-eN]步驟五、按從大到小的順序去除偏差絕對值集合中10%的數據點，獲取新的數據 點集合；步驟六、判斷是否已經執行步驟一至步驟五大於等於3次，判斷結果為否，令N = N-IO % N，然後返回執行步驟一，判斷結果為是，執行步驟 七，即重複執行步驟一至步驟五的篩選過程3次，獲得篩選過的數據點集合然後執行步驟 七，步驟七、將篩選過的數據點集合中的所有數據點採用最小二乘法擬合成一次曲 線，第二次擬合後供熱量qp與室外溫度、的關係為qp = At0+B,式中，A為第二次擬合曲線的一次項係數，B為第二次擬合曲線的常數項係數；步驟八、對步驟七獲取的第二次擬合曲線進行兩次修正，獲取負荷預報曲線，進行 負荷預報。首先，整理熱網歷史運行數據，熱網運行歷史數據包括室外溫度、、供水溫度ts、 回水溫度、、供水流量Gs、回水流量&和供回水壓力等參數。首先要將供水溫度ts、回水溫 度、和供水流量Gs通過公式(1)整合成一個參數即供熱量q，然後將每天的供熱工況點表 示在以室外平均溫度為橫軸，以熱源供熱量為縱軸的坐標平面上，如圖1所示q = 3. 6 P cGs (ts_tr)(1)其中q——供熱量，MW ；ρ ——水的密度，1000kg/m3 ；c——水的比熱容，4. 2kJ/ (kg · °C )；Gs——供水流量，m3/h ；ts——供水溫度，V ；tr——回水溫度，°C。從圖1中可以看出，數據點的分布範圍很大且很分散，說明這些數據點中包含不 合理供熱即超量供熱和供熱不足的數據點，因此下面按照步驟一至步驟五所述過程對圖1 所示的歷史數據進行篩選。根據《供熱工程》中供熱負荷的計算公式(2)可知在建築物固定且室內溫度一定 的情況下，熱負荷的大小隻與室外溫度有關且為一次線性關係，因此供熱負荷和室外溫度 的關係可以用一次直線方程表示。q = KF(tn-t0)(2)其中，K——建築物圍護結構的傳熱係數，ff/m2 · °C ；F——維護結構的面積，m2 ；tn~冬季室內計算溫度，°C。執行步驟一，獲取N個供熱工況歷史數據點的集合，所述供熱工況歷史數據點的 集合包括室外溫度集合和實際供熱量集合，室外溫度集合Ttl= [t01,t02,…，tM，···、,]，實 際供熱量集合Q= [Q1, q2，…，Qi,…qN]；室外溫度集合和實際供熱量集合為兩個一維數組。執行步驟二，採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和實際供熱量集合擬 合成一次曲線，如圖2所示，第一次擬合後供熱量q'與室外溫度、的關係為
權利要求
基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法，其特徵在於，根據供熱歷史數據繪製隨室外溫度變化的實際供熱量分布圖，並按以下步驟獲取負荷預報曲線，來進行負荷預報步驟一、獲取N個供熱工況歷史數據點的集合，所述供熱工況歷史數據點的集合包括室外溫度集合和實際供熱量集合，室外溫度集合T0＝[t01，t02，…，t0i，…t0N]，實際供熱量集合Q＝[q1，q2，…，qi，…qN]；步驟二、採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和實際供熱量集合擬合成一次曲線，第一次擬合後供熱量q′與室外溫度t0的關係為q′＝kt0+b，式中，k為第一次擬合曲線的一次項係數，b為第一次擬合曲線的常數項係數；步驟三、獲取與室外溫度集合T0對應的第一次擬合後供熱量集合Q′＝[q1′，q2′，…，qi′，…qN′]；步驟四、獲取相同室外溫度下實際供熱量與第一次擬合曲線中對應的供熱量的偏差絕對值，進而獲取所有室外溫度下的偏差絕對值集合E＝[e1，e2，…，ei，…eN]步驟五、按從大到小的順序去除偏差絕對值集合中10％的數據點，獲取新的數據點集合；步驟六、判斷是否已經執行步驟一至步驟五大於等於3次，判斷結果為否，令N＝N 10％N，然後返回執行步驟一，判斷結果為是，執行步驟七，步驟七、將篩選過的數據點集合中的所有數據點採用最小二乘法擬合成一次曲線，第二次擬合後供熱量qp與室外溫度t0的關係為qp＝At0+B，式中，A為第二次擬合曲線的一次項係數，B為第二次擬合曲線的常數項係數；步驟八、對步驟七獲取的第二次擬合曲線進行兩次修正，獲取負荷預報曲線，進行負荷預報。
2.根據權利要求1所述的基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法，其特徵在於，步驟 八所述的兩次修正包括根據供熱面積修正和根據回水溫度修正，兩次修正的具體過程為首先根據供熱面積修正負荷預報曲線式中，Ftl——上一個供暖季的供熱總面積，m2， F1——當前供暖季的供熱總面積，m2， 然後根據回水溫度修正負荷預報曲線qP " = (▲。+_-- U式中，ρ——水的密度，1000kg/m3 ；C—水的比熱容，4. 2kJ/(kg · °C )；Gs——供水流量，m3/h ；tr,s——回水溫度設定值，°C ；tr,i——前一天第i時刻的回水溫度值，°C;—Y. Jri—前一天回水溫度的平均值，°c。 24 ,
3.根據權利要求2所述的基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法，其特徵在於，回水 溫度設定值、s的獲取方法步驟a、根據步驟一獲得的室外溫度集合Ttl= [『，、2，.··，『，"《tj和供熱歷史數 據繪製隨室外溫度變化的回水溫度分布圖；步驟b、獲取N個回水溫度數據點的集合，所述回水溫度數據點的集合包括室外溫度集 合和回水溫度集合，回水溫度集合 ； = [t1;t2，···，、，-tN]；步驟c、採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和回水溫度集合擬合成一次曲 線，擬合後曲線作為回水溫度設定值、s，回水溫度設定值、s與室外溫度、的關係為 tr,s = mt0+n,式中，m為擬合曲線的一次項係數，η為擬合曲線的常數項係數。
全文摘要
基於熱網歷史數據挖掘的負荷預報方法，屬於暖通領域，本發明為解決現有負荷預報方法並沒有剔除不合理數據，沒有基於實時供熱情況進行修正，其預報的結果不合理、精度差問題。本發明方法一、獲取N個供熱工況歷史數據點的集合；二、採用最小二乘法將步驟一獲取的室外溫度集合和實際供熱量集合擬合成一次曲線；三、獲取與室外溫度集合T0對應的第一次擬合後供熱量集合；四、獲取偏差絕對值集合五、按從大到小的順序去除偏差絕對值集合中10％的數據點；六，是否執行步驟一至步驟五的篩選過程三次，否，返回一，是，執行七，七、將篩選過的數據點集合中的所有數據點採用最小二乘法擬合成一次曲線；八、兩次修正，獲取負荷預報曲線，進行負荷預報。
文檔編號G06Q50/00GK101976426SQ20101052156
公開日2011年2月16日 申請日期2010年10月27日 優先權日2010年10月27日
發明者姜永成, 方修睦, 王素玉 申請人:哈爾濱工業大學