【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于供熱調節，具體涉及基于大數據的供熱系統功率調節方法及系統。
技術介紹
1、現代建筑供熱系統不可獲缺，傳統的恒溫控制和簡單的開關策略已無法滿足日益復雜的供熱需求，這些系統通常依賴單一溫度傳感器和固定的溫度設定值，忽視了人體熱舒適性的復雜性，如輻射溫度、濕度和氣流速度等因素的影響，此外，它們往往無法適應建筑物的動態熱負荷變化，導致能源浪費和室內溫度波動，在大型建筑中，這種影響會被放大，造成顯著的經濟損失和環境影響。
2、隨著物聯網技術和大數據分析的發展，供熱系統有潛力實現更智能、更精確的控制。然而，目前的系統在整合和利用多源數據方面仍然存在顯著不足。雖然建筑物中部署了各種傳感器，但這些數據往往處于孤立狀態，未能有效融合以提供全面的室內環境評估。現有的控制算法通常是基于簡單的比例-積分-微分（pid）控制或預設規則，缺乏對復雜環境因素的深入考慮和預測能力。這種方法難以應對快速變化的室內條件和外部氣候影響，也無法充分利用歷史數據來優化長期性能。
3、此外，當前的供熱系統普遍缺乏靈活性和自適應能力，它們通常采用粗糙的階梯式功率調節，無法實現精細化的能耗控制，在面對不同用戶偏好、多樣化的空間布局和變化的使用模式時，這些系統難以提供個性化的解決方案。同時，大多數系統缺乏有效的自學習機制，無法根據長期運行數據自動優化控制策略。這不僅限制了系統效率的持續提升，也增加了管理和維護的復雜性。在能源價格波動和日益嚴格的環保法規背景下，這些局限性正成為建筑能源管理中的重大瓶頸，亟需創新性的解決方案來突破傳統供熱系統的
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于突破傳統供熱系統的局限，實現更智能、更高效的供熱管理，具體技術方案如下：
2、第一方面，本專利技術提供基于大數據的供熱系統功率調節方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1，從傳感器網絡獲取室內環境溫度，基于多源數據融合模型計算人體體感溫度；
4、步驟s2，根據所述室內環境溫度和人體體感溫度，計算室內溫度動態調整系數；
5、步驟s3，根據室內溫度動態調整系數，采用指數移動平均法并結合供熱系統的運行時間修正室內溫度值；
6、步驟s4，基于修正后的室內溫度值、供熱房間的體積和歷史能耗數據，根據當前目標設定溫度計算供熱系統的功率輸出最優值，并將系統功率調節至所述最優值。
7、進一步的，所述多源數據融合模型表示為：
8、；
9、式中，為體感溫度，為平均輻射溫度，單位均為攝氏度；為水蒸氣分壓力，為大氣壓力，單位均為百帕；為室內空氣流速，為室外空氣流速，單位為米/秒，為供熱房間的體積，為參考房間體積，單位均為立方米；和為模型的可調節常數項，其中，，。
10、進一步的，所述步驟s2中，計算室內溫度動態調整系數的公式為：
11、設，表示人體體感溫度和室內環境溫度的差值，差值為正，則需要降低供熱；差值為負，則需要增加供熱；
12、則室內溫度動態調整系數，其中，非線性調整系數項，取值0.02；
13、供熱系統設置每間隔15到30分鐘計算一次室內溫度動態調整系數，且當時才進行計算。
14、進一步的，所述步驟s3中，所述指數移動平均法是對室內溫度動態調整系數進行平滑處理；
15、
16、其中，是當前時刻平滑處理后的室內溫度動態調整系數，是上一時刻平滑處理后的室內溫度動態調整系數，是當前時刻平滑處理前的室內溫度動態調整系數，，為平滑因子，默認值為0.2。
17、則修正后的室內溫度值計算如下：
18、
19、其中，為系統運行時間，單位為分鐘。
20、進一步的，根據當前目標設定溫度計算供熱系統的功率輸出最優值的計算公式為：
21、
22、式中，為當前時刻功率輸出最優值，為系統前3個時刻功率調整后的最大值，為目標設定溫度。
23、進一步的，在步驟s1中，所述傳感器網絡包括溫度傳感器、濕度傳感器和氣流速度傳感器，其中：
24、溫度傳感器用于測量室內環境溫度和平均輻射溫度；
25、濕度傳感器用于測量室內相對濕度，進而計算水蒸氣分壓力；
26、氣流速度傳感器用于測量室內氣流速度。
27、進一步的，所述參考房間體積的值采用供熱系統負載上，所有房間的平均體積。
28、進一步的，所述功率調節方法還包括：設置功率調節的上下限閾值和，功率輸出最優值p滿足：。
29、當計算得到的功率輸出最優值超出閾值范圍時，系統自動將限制在最近的閾值上，并向管理員發出警報。
30、根據實際運行數據，自動調整功率調節的上下限閾值，以適應不同季節和天氣條件下的供熱需求變化。
31、第二方面，本專利技術提供基于大數據的供熱系統功率調節系統，用于執行第一方面所述的方法，所述系統包括依次連接的數據采集模塊，體感溫度計算模塊，溫度調整系數計算模塊，溫度修正模塊，功率優化模塊和功率調節執行模塊。
32、數據采集模塊，用于從傳感器網絡獲取室內環境溫度、濕度、氣流速度數據。
33、體感溫度計算模塊，用于基于多源數據融合模型計算人體體感溫度。
34、溫度調整系數計算模塊，用于根據室內環境溫度和人體體感溫度，計算室內溫度動態調整系數。
35、溫度修正模塊，用于根據室內溫度動態調整系數，采用指數移動平均法并結合供熱系統的運行時間修正室內溫度值。
36、功率優化模塊，用于基于修正后的室內溫度值、供熱房間的體積和歷史能耗數據，根據當前目標設定溫度計算供熱系統的功率輸出最優值。
37、功率調節執行模塊，用于將系統功率調節至所述最優值。
38、進一步的，所述系統還包括：
39、閾值設置模塊，用于設置功率調節的上下限閾值和。
40、閾值限制模塊，用于確保計算得到的功率輸出最優值滿足：。
41、警報模塊，用于在功率輸出最優值超出閾值范圍時，自動將p限制在最近的閾值上，并向管理員發出警報。
42、本專利技術與現有技術相比，其有益效果是：
43、本專利技術通過多源數據融合模型計算人體體感溫度，結合室內環境溫度，實現更精確的溫度控制，提高用戶舒適度，基于修正后的室內溫度值、房間體積和歷史能耗數據，計算最優功率輸出，顯著降低能源浪費，采用動態調整系數和指數移動平均法，實現對溫度變化的快速響應和平滑調節。
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1.基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述多源數據融合模型表示為：
3.根據權利要求2所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述步驟S2中，計算室內溫度動態調整系數的公式為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述指數移動平均法是對室內溫度動態調整系數進行平滑處理；
5.根據權利要求4所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，根據當前目標設定溫度計算供熱系統的功率輸出最優值的計算公式為：
6.根據權利要求5所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，在步驟S1中，所述傳感器網絡包括溫度傳感器、濕度傳感器和氣流速度傳感器，其中：
7.根據權利要求6所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述參考房間體積的值采用供熱系統負載上，所有房間的平均體積。
8.根據權利要求1-7任一項所述的基于大數據的供熱系統
9.基于大數據的供熱系統功率調節系統，用于執行權利要求1-8任一項所述的方法，其特征在于，所述系統包括：
10.根據權利要求9所述的基于大數據的供熱系統功率調節系統，其特征在于，所述系統還包括：
...【技術特征摘要】
1.基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述多源數據融合模型表示為：
3.根據權利要求2所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述步驟s2中，計算室內溫度動態調整系數的公式為：
4.根據權利要求3所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，所述步驟s3中，所述指數移動平均法是對室內溫度動態調整系數進行平滑處理；
5.根據權利要求4所述的基于大數據的供熱系統功率調節方法，其特征在于，根據當前目標設定溫度計算供熱系統的功率輸出最優值的計算公式為：
6.根據權利要求5所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫志謙，袁楚杰，馬文輝，
申請(專利權)人：河北邢襄熱力集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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