[发明专利]一种基于人工智能的恒定供暖二网供温一网温控阀开度调节方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的恒定供暖二网供温一网温控阀开度调节方法，具体步骤包括获取机组供温数据以及历史数据，并进行数据预处理；根据历史数据训练构建LSTM模型并进行优化，得到预测模型；获取实时状态数据，并输入预测模型调节一网阀门开度，得到二网供温设定值。将设定的二网供温及历史10分内的数据代入模型获得下一时刻温控阀的预测开度，加上当前时刻模型的预测残差，就是当前时刻应该下发的一网温控阀开度。本发明采用的深度学习算法，通过定期更新模型，学习一网阀门开度，一网供压，一网回压，二网流量，二网回温与二网供温的关系，使二网供温维持一个稳定值，算法具有很强的泛化能力。

技术领域

本发明涉及供暖调节技术领域，特别涉及一种基于人工智能的恒定供暖二网供温一网温控阀开度调节方法。

背景技术

传统的机组二网供温的调节的控制方法，基本都是采用自动控制器plc内置pid算法调节一网的温控阀，通过设置采样周期，设定p(比例)、i(积分)、d(微分)三个参数值，使二次管网的供温维持在一个定值。这种方法，需要专业能力较强的工程师花费大量时间来设置参数，参数设置不当就会造成二网供温波动很大，而且参数值的泛化能力很差。

现有技术的不足之处在于，使用的pid控制算法，对工程师要求比较高，不同的换热站供热面积不同，二网流量，二网回温，一网的供压，一网回压二次管网老化，对pid参数设置都会造成很大影响，需要工程师定期去更新pid的参数，对一个热力公司有上千个机组时，工作量巨大的。

发明内容

本发明的目的克服现有技术存在的不足，为实现以上目的，采用一种基于人工智能的恒定供暖二网供温一网温控阀开度调节方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

一种基于人工智能的恒定供暖二网供温一网温控阀开度调节方法，具体步骤包括：

获取机组供温数据以及历史数据，并进行数据预处理；

根据历史数据训练构建LSTM模型并进行优化，得到预测模型；

获取实时状态数据，并输入预测模型调节一网阀门开度，得到二网供温设定值。

作为本发明进一步的技术方案：所述获取供温数据以及历史数据，并进行数据预处理的具体步骤包括：

首先获取符合模型要求的数据，再进行异常无效数据去除；

根据数据的采集时间进行排序，构建时间间隔1秒的数据；

对每种数据采用max-min归一化处理，并映射到(0，1)区间上；

再将数据按比例分成训练集、测试集和验证集。

作为本发明进一步的技术方案：所述根据历史数据训练构建LSTM模型并进行优化，得到预测模型的具体步骤包括：

采用LSTM训练模型，并构建5层神经网络；

同时将隐藏层的节点数，每层的激活函数，学习率设置为超参数；

利用获取的训练集进行训练，采用ray框架进行超参数优化；

再利用测试集合验证集进行测试和验证；

再利用模型定期执行，获得温控阀的预测开度以及模型残差项。

作为本发明进一步的技术方案：所述利用模型定期执行，获得温控阀的预测开度以及模型残差项的具体步骤包括：

根据获取的历史数据，输入模型预测得到当前时刻预测的一网温控阀开度；

再与实际的一网温控阀开度进行比较，获得模型残差项；