[发明专利]一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法

说明书

本发明提出一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法。传统的供热调节大多是对热源或热力站的调节，这种粗放的调节方式经常会使室温波动较大甚至浪费能源。本文提出的调控方法，在考虑到热源和热力站调节的基础上，增加了对全网平衡的调节研究。全网平衡调节的目标便是通过调节供热系统的参数，实现一、二次网的供需匹配和管网稳定。为了实现该目标，需要确定调控周期，调节时间节点，对供热参数进行周期动态预测，并以用户室温目标值为中心，利用室温对预测供水温度进行反馈修正，最终形成了基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法。采用该方法调节后室温波动较为平缓，明显减轻过热、过冷现象，节能效果显著。

技术领域：

本发明涉及供热调节领域，具体来说，涉及一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法。

背景技术：

为了满足用户的供热需求及节约能源，供热系统需要随着负荷的变化进行动态调节。Choi等人在“Mathematical modeling and control ofthermal plant in thedistrict heating system of Korea”中提出一种基于负荷预测模型的控制器，以供热量和锅炉出口温度为输出参数，结果证明该控制算法能够有效节约能源。Smrekar等人在“Development of artificial neural network model for a coal-firedboiler usingreal plant data”中对燃煤锅炉建立了神经网络模型，用于预测锅炉出口蒸汽的质量流量、压力和温度。上述研究只考虑热源侧，基于负荷预测优化热源运行。Laakkonen等人在“Predictive Supply Temperature Optimization ofDistrict Heating Networks UsingDelay Distributions”采用神经网络模型对用户热负荷和回水温度进行预测，并提出一种强力优化器以优化供水温度，降低了热损失和泵送成本。Dahl等人在“Using ensembleweather predictions in district heating operation and load forecasting”提出基于天气动态不确定性的自回归负荷预测模型，利用该模型优化热力站的控制，显著降低了供水温度。上述研究是对热力站单方面的调控研究。实际调控中大多根据技术人员的经验和热用户的反馈对热源或热力站进行单一调节，而缺乏对全网供需平衡的考虑，并且在面对“怎么调、何时调”时也大多凭经验，经常会出现供热不足或过量供热、浪费能源的情况。因此急需以“源—网—站—荷”为整体对象进行精准的调控策略研究。

因此，发明一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法来解决上述问题。

发明内容：

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的是，提供了一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于负荷预测和室温反馈修正的全网平衡调节方法，其特征在于，将供热系统作为一个整体，同时从热源、热力站、网路和终端四个方面进行综合考虑，以热源、热力站及用户的供需平衡为理论基础制定全网调节，并以用户室温目标值为中心，利用室温对预测供水温度进行反馈修正，得出基于负荷预测的全网平衡调控路线。

对于一次网，将热源至各热力站的流体流动时间进行计算分析，从而确定热源调控周期；对于二次侧，则考虑建筑综合热惰性，以综合延迟时间，即室内温度峰谷出现时间与室外温度峰谷出现时间之差作为综合热惰性在温度变化方面的表征参数，从而确定热力站调控周期。

步骤S1.用MLR和GRNN网络模型分别对热力站及热源的负荷进行预测，并建立热力站负荷预测模型和热源负荷预测模型；

步骤S2.根据建筑综合热惰性确定热力站的调控周期a，根据管网延迟时间确定热源调控周期j；