[发明专利]量化风况影响的热负荷预测方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种量化风况影响的热负荷预测方法、系统、装置及存储介质，具体步骤包括获取供热的历史数据；根据历史数据进行运算以及预处理，得到体积供暖指标；根据体积供暖指标与风况状况，建立风况对热负荷影响的离散函数模型；获取实际供热数据，根据离散函数模型和热负荷预测公式进行热负荷预测。本发明能够通过对历史数据的运算及预处理，建立风况对热负荷影响的离散函数模型，并根据离散函数模型和热负荷预测公式进行热负荷预测，得到比传统方法更加准确的数据，避免了因未考虑风力和风向等自然情况对热负荷的影响导致预测不准确，使得供热不足或者过多的问题出现。可以既节约能源，又降低用户投诉率。

技术领域

本发明涉及供热热负荷预测技术领域，特别涉及一种量化风况影响的热负荷预测方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

城市集中供热是一种较好的供热方式，具有舒适、节能、环保、安全等特点。近年来，随着国家相关政策的出台，城市建筑的采暖方式越来越多的采用集中供热的方式解决。但是在集中供热中存在很多的问题，供热过多或不足就是其中比较突出的问题。供热过多会导致资源浪费，供热不足会降低热用户的舒适度，进而造成用户投诉率提高。因此，如果可以精准预测热负荷，就可以既节约能源，又降低用户投诉率。

现有技术的不足之处在于，传统集中供热中，热力公司主要根据过去的供热经验结合供热面积和室外温度预测热负荷进行热量准备。这仅考虑了供热面积和室外温度，没有考虑风力、风向对热负荷的影响，导致热负荷预测不准确，使得供热过多或不足。

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，采用一种量化风况影响的热负荷预测方法、系统、装置及存储介质，以解决上述背景技术中提出的问题。

本发明所采取的第一技术方案：一种量化风况影响的热负荷预测方法，具体步骤包括：

获取供热的历史数据；

根据历史数据进行运算以及预处理，得到体积供暖指标；

根据体积供暖指标与风况状况，建立风况对热负荷影响的离散函数模型；

获取实际供热数据，根据离散函数模型和热负荷预测公式进行热负荷预测。

作为本发明进一步的技术方案：所述根据历史数据进行运算以及预处理，得到体积供暖指标的具体步骤包括：

首先根据历史数据的热用户面积，计算单元的供热面积：

其中，S_i为i单元的供热面积，S_ij为i单元j户的面积，N为单元的数量，n_i为单元i的热用户数量；

根据单元热用户的供热面积和历史数据的热用户室内温度，计算单元任意时刻的面积加权室内均温：

同时，计算单元任意时刻的面积加权室内均温与室外温度的差：

其中，为单元i在t时刻的面积加权室内均温，为i单元j户在t时刻的室内温度，T表示时间总跨度数，表示单元i在t时刻的面积加权室内均温与室外温度的差，表示t时刻的室外温度；

根据面积加权室内均温与室外温度的差和历史数据的预处理，计算单元任意时刻的体积供暖指标。

作为本发明进一步的技术方案：所述计算单元任意时刻的体积供暖指标的具体步骤包括：

获取历史数据的任意单元的风力、风向、面积加权室内均温与室外温度的差、热负荷数据进行数据预处理，其中所述数据预处理包括数据对齐、删除无效数据和数据插值；