[发明专利]基于特征参数辨识的供热系统自动化运行调节方法

权利要求书

1.基于特征参数辨识的供热系统自动化运行调节方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：列出换热站一次侧供热量、换热站二次侧供热量、换热器换热量、用户散热器散热量、用户围护结构耗热量的过程描述方程，找出表征供热系统运行特性的特征常数，将换热站一次侧供水温度T_{g_1}、换热站一次侧回水温度T_{h_1}、换热站一次侧流量F_{g_1}、换热站二次侧供水温度T_{g_2}、换热站二次侧回水温度T_{h_2}、用户室内温度T_n和室外气象温度T_w七个参数的历史数据作为输入量，通过最大似然估计法辨识出供热系统特征常数，得到整个供热系统各个传热过程具体方程式；

S2：在供热系统特征参数辨识的基础上构建热负荷预测模型、一次网流量分配模型、热源供水温度推荐值计算模型、换热站供热区域内用户室内温度平均值估算模型以及换热站热耗评价模型，通过负荷预测模型预测整个供热系统热负荷，通过一次网流量分配模型确定各个换热站一次网分配流量，通过热源供水温度推荐值计算模型确定热源供水温度，通过换热站供热区域内用户室内温度平均值估算模型估算换热站供热区域内用户室温平均值，通过换热站热耗评价模型进行换热站热耗评价。

2.根据权利要求1所述的基于特征参数辨识的供热系统自动化运行调节方法，其特征在于：所述步骤S1中，包括以下步骤：

S11：构建最大似然估计回归理论模型：

1)两变量线性回归模型参数的最大似然估计模型可表示如下：

y＝αx+β+ε (1)

式中：y为响应变量；x为因变量；α为直线斜率；β为直线截距，ε为误差；

模型参数最大似然估计结果如下：

式中：为响应变量样本平均值；为因变量样本平均值，为直线斜率最大似然估计值；为直线截距最大似然估计值；

式中：x_i为第i组样本中的因变量；y_i为第i组样本中的响应变量；

式中：为方差估计值；n为样本数量；ε_i为第i组样本中的误差；

2)多元线性回归模型参数的最大似然估计模型可表示如下：

y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+...+β_kx_k+ε (5)

式中：y为响应变量；β₀为空间截距；x₁、x₂、x_k为与响应变量有关的因变量；β₁、β₂、β_k为因变量x₁、x₂、x_k对应的权重因子；ε为误差；

对于有n组测量值的模型，矩阵表达式为：

Y＝Xβ+E (6)

式中：Y为响应变量样本矩阵；X为因变量样本矩阵；β为因变量权重因子矩阵；E为样本误差矩阵；

模型参数最大似然估计结果如下：

式中：为因变量权重因子矩阵的最大似然估计；

式中：为方差估计值；n为样本数量；

S12：列出换热站及用户供热基本公式：

一次网供热量可表述如下：

Q_{g_1}＝C₁·(T_{g_1}-T_{h_1})·F_{g_1} (13)

式中：Q_{g_1}为换热站一次网供热量，KW；C₁为与水比热容有关的静态常量；T_{g_1}、T_{h_1}分别为换热站一次侧供、回水温度，℃；F_{g_1}为换热站一次侧供水流量，t/h；

二次网供热量可表述如下：

Q_{g_2}＝C₁·(T_{g_2}-T_{h_2})·F_{g_2} (14)

式中：Q_{g_2}为换热站二次网供热量，KW；C₁为与水比热容有关的静态常量；T_{g_2}、T_{h_2}分别为换热站二次侧供、回水温度，℃；F_{g_2}为换热站二次侧供水流量，t/h；

换热器一二次侧水逆向流动时，换热器一、二次侧换热量可表述如下：

式中：Q_{1_2}为换热站一、二次侧换热量，kw；C_1-2为与换热器传热系数和换热面积相关的静态常量；

散热器传热系数为常数时，散热器散热量可表述如下：

式中：Q_{s_s}为散热器散热量，kw；C₂为与散热器传热系数和散热器面积相关的静态常量；T_n为用户室内温度，℃；

建筑物耗热量主要与围护结构传热系数、围护结构面积、室内温度和室外温度有关，建筑物围护结构传热系数为常数时，建筑物耗热量可表述如下：

Q_{j_h}＝C_{3_1}·[T_n-(C_{3_2}·T_w+C_{3_3})] (17)

式中：Q_{j_h}为建筑物围护结构耗热量，kw；C_{3_1}为与围护结构传热系数和围护结构面积相关的静态常量；T_w为源于气象数据的室外温度，℃；C_{3_2}、C_{3_3}为对气象数据中室外温度的修正常数；

S13：统计各个换热站一次侧供水温度T_{g_1}、一次侧回水温度T_{h_1}、一次侧流量F_{g_1}、二次侧供水温度T_{g_2}、二次侧回水温度T_{h_2}、用户室内温度T_n历史运行数据和对应时间的室外气温预报值T_w；

S14：供热系统特征参数辨识：

1)C₁与水比热容相关，由量纲和谐原理得C₁为1.1625；

2)依靠步骤S11中两变量线性回归模型辨识C_{1_2}：

C_{1_2}辨识最大似然估计模型：

式中：β为由于实际过程中存在换热器换热损失和管道散热损失引起的偏差值；ε为系统和测量引起的随机误差；

3)依靠步骤S11中两变量线性回归模型辨识C₂：

C₂辨识最大似然估计模型：

式中：β为由于实际过程中存在换热器换热损失和管道散热损失引起的偏差值；ε为系统和测量引起的随机误差；

4)依靠步骤S11中多元线性回归模型辨识1/C_{3_1}+1/C₂、C_{3_2}、C_{3_3}：

1/C_{3_1}+1/C₂、C_{3_2}、C_{3_3}辨识最大似然估计模型：

式中：ε为系统和测量引起的随机误差；

C_{3_1}依据步骤3)中C₂辨识结果与步骤4)中1/C_{3_1}+1/C₂辨识结果得出：