葉青，孫海龍，孔凡淇，王葉飛，趙瓊*，鐘崴，李豐均，居國騰

（1.浙江浙能紹興濱海熱電有限責任公司，浙江紹興312000；2.浙江大學(xué)能源工程學(xué)院，杭州310000；3.常州英集動力科技有限公司，江蘇常州213000）

0 引言

近十幾年來，隨著工業(yè)企業(yè)“退城入園”的步伐逐漸加快，工業(yè)園區(qū)已成為我國改革開放和經(jīng)濟發(fā)展的重要載體［1］。在促進經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，工業(yè)園區(qū)也是能源消費大戶，對地方社會和環(huán)境造成了較大的負擔［2］。如何更合理、科學(xué)地充分利用工業(yè)園區(qū)能源資源，是當前園區(qū)發(fā)展過程中重點關(guān)注的問題之一。

蒸汽供熱作為工業(yè)園區(qū)能源系統(tǒng)中的重要一環(huán)，其供熱管理水平關(guān)系到工業(yè)園區(qū)節(jié)能減排目標的實現(xiàn)。通過結(jié)合傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)與信息化手段，智慧供熱已成為促使工業(yè)園區(qū)從傳統(tǒng)的粗放型管理向精細化管理的方向進行轉(zhuǎn)變的重要方法之一［3］。智慧供熱是“互聯(lián)網(wǎng)+供熱”的具體應(yīng)用［4］，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)等先進信息技術(shù)，可建立覆蓋“源-網(wǎng)-荷-儲”全過程的工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)級的實時監(jiān)控、遠程控制及優(yōu)化調(diào)度等功能［5-6］。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+供熱”的全面推進，智慧供熱現(xiàn)已成為中國供熱行業(yè)的發(fā)展趨勢［7］，目前有較多學(xué)者在這一方面開展了大量的基礎(chǔ)研究工作。

文獻［8］利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)開發(fā)了一套通用的工業(yè)蒸汽管網(wǎng)運行狀態(tài)在線分析系統(tǒng)，并在上海化工園區(qū)的熱網(wǎng)進行了應(yīng)用研究；文獻［9］基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，設(shè)計了包括傳感層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的智慧供熱系統(tǒng)，并對供熱網(wǎng)絡(luò)智慧化升級改造后的調(diào)控策略和節(jié)能效果進行了分析；文獻［10］建立了覆蓋供熱系統(tǒng)全過程的仿真模型和面向安全、經(jīng)濟和環(huán)保等多重評價指標體系，對供熱系統(tǒng)的運行優(yōu)化和調(diào)度決策方法進行了研究；文獻［11-12］通過TERMIS 軟件和能源分析子系統(tǒng)對華北地區(qū)某城市的熱網(wǎng)進行了3種工況下的調(diào)節(jié)策略仿真模擬和能耗分析；文獻［13］提出了一種基于“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”的智慧供熱模式和實現(xiàn)方式，解決了信息流滯后的問題，實現(xiàn)管理透明；文獻［14］開發(fā)了智慧供熱移動終端應(yīng)用，解決了供熱企業(yè)工作模式與發(fā)展規(guī)模不匹配的問題；文獻［15］利用基于數(shù)字孿生模型的工業(yè)供熱系統(tǒng)調(diào)度平臺，成功解決了工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)運行過程中局部負荷過低的問題；文獻［16］通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對整個供熱系統(tǒng)進行全面感知，智慧改造后的供熱系統(tǒng)的一次換熱效率顯著提高，實現(xiàn)節(jié)能降耗；文獻［17］基于智能算法和動態(tài)仿真的融合應(yīng)用，提出了構(gòu)建智慧供熱系統(tǒng)的技術(shù)路線，為智慧熱網(wǎng)的研發(fā)提供理論指導(dǎo)；文獻［18］提出了一種能耗基準的測算方法，為評價熱網(wǎng)運行調(diào)控質(zhì)量提供了理論基礎(chǔ)；文獻［19］提出了一種智慧供熱企業(yè)信息資源規(guī)劃方法，將供熱企業(yè)信息進行資源統(tǒng)一規(guī)劃和合理分類，為企業(yè)信息化建設(shè)提供了一種設(shè)計思路；文獻［20］借助新一代信息技術(shù)構(gòu)建了智慧供熱信息管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對供熱過程有效的遙測及控制；文獻［21］通過結(jié)合數(shù)據(jù)實時處理技術(shù)和熱力系統(tǒng)性能分析模型，基于分時控制的多個調(diào)節(jié)回路對同一目標參數(shù)進行協(xié)同控制，精準實現(xiàn)了供熱閉環(huán)優(yōu)化控制。

然而，當前研究中多專注于針對城市供熱網(wǎng)絡(luò)的智慧供熱技術(shù)，較少以工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)作為研究對象，且缺少對機組停機檢修等特殊工況下的應(yīng)用研究。而隨著工業(yè)園區(qū)規(guī)模的逐步擴大和蒸汽熱網(wǎng)日漸復(fù)雜，智慧供熱技術(shù)在工業(yè)園區(qū)中的應(yīng)用效果亟須驗證和分析。針對大型工業(yè)園區(qū)清潔供熱、安全用熱的需求，解決集中供熱系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)問題，本文應(yīng)用智慧供熱系統(tǒng)建模仿真軟件對工業(yè)園區(qū)蒸汽供熱系統(tǒng)進行全網(wǎng)運行狀態(tài)仿真分析，并以分析結(jié)果為基礎(chǔ)提出相應(yīng)的優(yōu)化調(diào)度方法。本文以浙江某印染工業(yè)園區(qū)的蒸汽熱網(wǎng)運行調(diào)度為研究案例，對比經(jīng)驗調(diào)度方法與基于智慧供熱技術(shù)的優(yōu)化調(diào)度方法在蒸汽熱網(wǎng)應(yīng)對系統(tǒng)參數(shù)變化時的表現(xiàn)。

1 工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)智慧供熱及優(yōu)化調(diào)度方法

1.1 總體技術(shù)方案

工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)智慧供熱的主要思路包括數(shù)據(jù)采集、仿真運行、數(shù)據(jù)分析、決策優(yōu)化4個步驟。首先，在數(shù)據(jù)采集層，將供熱系統(tǒng)關(guān)鍵位置處的運行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至運行調(diào)度平臺；然后，在仿真運行層，通過仿真模型進行動態(tài)連續(xù)模擬分析，實現(xiàn)全網(wǎng)運行狀態(tài)的軟監(jiān)測；而后，在數(shù)據(jù)分析層，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對供熱生產(chǎn)的監(jiān)測數(shù)據(jù)及模擬結(jié)果進行辨析、挖掘、診斷；最后，在決策優(yōu)化層，通過比對不同管網(wǎng)優(yōu)化策略的模擬結(jié)果，給出保障系統(tǒng)安全高效運行的最佳指導(dǎo)方案。

在信息物理融合的層面，蒸汽熱網(wǎng)智慧供熱系統(tǒng)通過虛擬系統(tǒng)中的“數(shù)字孿生”模型，利用先進的狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)通信、仿真計算與調(diào)度控制技術(shù)，構(gòu)建與現(xiàn)實物理系統(tǒng)相映射的數(shù)字模型，實現(xiàn)對熱網(wǎng)的運維調(diào)度和規(guī)劃設(shè)計。供熱系統(tǒng)中物理信息融合的總體技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

為保證工業(yè)蒸汽熱網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的實時性與有效性，本文擬采取的智慧供熱技術(shù)路線為：利用物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）等具有監(jiān)測功能的設(shè)備對供熱物理系統(tǒng)關(guān)鍵位置的實時運行數(shù)據(jù)進行捕獲，通過通信接口上傳到工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)信息系統(tǒng)中，在其中進行在線計算，結(jié)合智能尋優(yōu)算法，數(shù)字孿生模型能在虛擬空間中對復(fù)雜系統(tǒng)進行調(diào)控方案的預(yù)演優(yōu)化和結(jié)果分析，再將生成的操作變量反映到物理系統(tǒng)中，通過物理與信息系統(tǒng)的預(yù)測性融合調(diào)控與優(yōu)化決策，實現(xiàn)系統(tǒng)級別的按需供應(yīng)、時序優(yōu)化和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，支撐大型工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)的自動化、信息化和智慧化建設(shè)。

圖1 供熱系統(tǒng)中的物理信息融合架構(gòu)Fig.1 Cyber-physical integration framework of the heating system

1.2 蒸汽熱網(wǎng)建模及求解

基于上述工業(yè)園區(qū)智慧供熱設(shè)計思路，針對大型工業(yè)熱網(wǎng)的運維管控問題，本文以智慧供熱系統(tǒng)建模仿真軟件viHeating?作為研究工具。該軟件以狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、熱網(wǎng)機理模型為基礎(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)對供熱系統(tǒng)運行狀態(tài)進行全面深入的分析，從而完成系統(tǒng)級的運行調(diào)度、檢修維護及擴建改造等大型工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)的運維管理問題。該軟件已在大型工業(yè)園區(qū)場景中進行了應(yīng)用驗證并取得良好的效果［15，22］，在工業(yè)園區(qū)蒸汽供熱系統(tǒng)的研究上具備可靠性與適應(yīng)性。

本文以浙江某印染工業(yè)園區(qū)的蒸汽熱網(wǎng)為研究對象，在viHeating?中建立與園區(qū)內(nèi)大型蒸汽供熱系統(tǒng)相對應(yīng)的機理仿真模型，計算獲得不同工況下全網(wǎng)運行狀態(tài)的軟測量數(shù)據(jù)。

1.2.1 熱網(wǎng)模型

本文采用的智慧供熱仿真建模分析工具支持組態(tài)式建模，可直接導(dǎo)入標準地理信息系統(tǒng)（GIS）地圖格式的數(shù)據(jù)，通過圖形化建模工具，建立與實際地理信息準確對應(yīng)的熱網(wǎng)拓撲仿真模型。系統(tǒng)通過存儲、管理、檢索和維護熱力管網(wǎng)中的各類設(shè)備的拓撲邏輯和屬性數(shù)據(jù)，實現(xiàn)供熱管網(wǎng)信息、仿真分析數(shù)據(jù)、運行監(jiān)控數(shù)據(jù)的可視化展示和管理。

圖2所示為目標工業(yè)園區(qū)智慧供熱系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)模型的viHeating?仿真界面。可選所需部件，如熱源、熱用戶、閥門等，將其拖動添加到地圖上對應(yīng)位置，并按照實際管網(wǎng)走向與管徑使用管路工具連接各部件，組成與實際熱網(wǎng)相對應(yīng)的拓撲模型。

為滿足計算所需的參數(shù)條件，需要寫入各部件的參數(shù)見表1。

圖2 智慧供熱系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)模型的viHeating?仿真界面Fig.2 Interface of simulation software viHeating?for making topology network model of intelligent heating systems

表1 蒸汽熱網(wǎng)參數(shù)寫入要求Tab.1 Write requirement on the parameters of the steam heating network

1.2.2 模型求解

模型建立后，管道、閥門等部件的阻力特性往往與實際運行狀態(tài)下的阻力特性不同。另外，實際運行過程中，管道保溫材料的性能也可能由于保溫層老化、積水浸泡等因素而退化，這些參數(shù)誤差會直接影響管網(wǎng)傳熱計算的準確性。因此，必須對仿真模型進行辨識修正。結(jié)合預(yù)處理后的運行數(shù)據(jù)和建立好的機理仿真模型，對模型進行辨識修正，通過對管道阻力系數(shù)、傳熱系數(shù)等參數(shù)的反向辨識，自適應(yīng)學(xué)習(xí)修正仿真模型中的參數(shù)，保持仿真模擬結(jié)果與物理管網(wǎng)測量數(shù)據(jù)的一致性。

對模型進行辨識修正及寫入必需的參數(shù)以后，按照機理建模計算原理對模型進行在線計算求解。在線計算持續(xù)跟蹤供熱系統(tǒng)的運行，按照設(shè)定的計算周期反復(fù)進行供熱系統(tǒng)的全過程仿真，獲得全網(wǎng)運行狀態(tài)參數(shù)，如溫度、壓力、質(zhì)量流量的理論值，對供熱系統(tǒng)缺少測量點的地方補充虛擬監(jiān)測功能。本文所使用的軟件可將在線計算結(jié)果展示為壓力分布圖、溫度分布圖、流速分布圖等，協(xié)助運行人員實時掌握全網(wǎng)介質(zhì)的流向、質(zhì)量流量、冷凝水起始點位置及壓力平衡點位置等關(guān)鍵信息。該軟件進行仿真計算的主要流程如下。

步驟1：獲取熱網(wǎng)的實際運行數(shù)據(jù)，包括各終端節(jié)點（熱源、熱用戶）的蒸汽溫度、壓力、質(zhì)量流量等參數(shù)。

步驟2：根據(jù)式（1）（節(jié)點質(zhì)量流量守恒方程）計算熱網(wǎng)各管段的質(zhì)量流量分布。

式中：A 為熱網(wǎng)節(jié)點與管段間的連接關(guān)系矩陣；q 為各管段內(nèi)介質(zhì)的質(zhì)量流量向量；Q 為各節(jié)點凈質(zhì)量流量向量。

步驟3：根據(jù)式（2）（管段壓降公式［23］）和式（3）（管段溫降公式［23］）計算各管段的壓力、溫度分布。

式中：Δp 為管段壓力降；q 為管段內(nèi)介質(zhì)的質(zhì)量流量；ε為管段阻力修正系數(shù)；ΔZ為管段地理標高。

式中：θi和θj分別為節(jié)點i 與節(jié)點j 的介質(zhì)溫度與環(huán)境溫度的差值；Kij，Lij和qij分別為節(jié)點i與節(jié)點j間管段的傳熱系數(shù)、管段長度及介質(zhì)的質(zhì)量流量；cp為介質(zhì)的比熱容。由式（3）可知，熱網(wǎng)管段溫降可用Δt =θi- θj表示。

步驟4：根據(jù)式（4）和式（5）（基爾霍夫第二定律）對環(huán)路溫度分布和壓力分布進行校驗，對環(huán)路閉合差最大的管段的管道阻力系數(shù)、傳熱系數(shù)等參數(shù)進行辨識修正，直至全網(wǎng)環(huán)路閉合差在精度要求的范圍內(nèi)。

式中：B 為閉合回路關(guān)聯(lián)矩陣；Δp 為閉合回路的管段壓降向量，Δp =[Δp1，Δp2，…，Δpb]T；Δt 為閉合回路的管段溫降向量，Δt =[Δt1，Δt2，…，Δtb]T。

步驟5：用修正后的環(huán)路管段溫度和壓力分布推導(dǎo)出環(huán)路內(nèi)各節(jié)點的蒸汽參數(shù)，計算非環(huán)路管段的溫度與壓力分布。

步驟6：根據(jù)終端節(jié)點實際運行數(shù)據(jù)對非環(huán)路管段的管道阻力系數(shù)、傳熱系數(shù)等參數(shù)進行辨識修正。

步驟7：用修正后的非環(huán)路管段參數(shù)反向推導(dǎo)計算環(huán)路管段各節(jié)點的參數(shù)值，重復(fù)步驟3—6，直至所有終端節(jié)點的計算值與實際值的偏差在精度要求（本文取溫度允許偏差為5%，壓力允許偏差為10%）范圍內(nèi)，得到最終的全網(wǎng)溫度、壓力和質(zhì)量流量分布。

總體算法流程如圖3所示。

1.3 優(yōu)化調(diào)度方法

本文采用粒子群算法對調(diào)度方案進行優(yōu)化，以用戶用汽質(zhì)量為評價準則設(shè)置目標函數(shù)如式（6）所示。這一優(yōu)化算法及求解過程可參考團隊的前期工作［15］，在此不再贅述。

圖3 模型仿真計算流程Fig.3 Calculation flow of model simulation

式中：z 為目標函數(shù)值，其值越大，優(yōu)化結(jié)果越好；pip和tip分別為進行優(yōu)化調(diào)度后用戶i 的蒸汽壓力和溫度的理論值；pir和tir分別為用戶i可接受的蒸汽壓力和溫度的最低值，通常取合同值［24-25］。

2 案例實踐與結(jié)果分析

2.1 案例介紹

本文以浙江某印染工業(yè)園區(qū)的蒸汽熱網(wǎng)作為研究對象，該園區(qū)總規(guī)劃面積為100 km2，是目前浙江省最大的工業(yè)園區(qū)之一。隨著園區(qū)的發(fā)展需要，園區(qū)逐漸形成以6個主要熱源為核心的蒸汽供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，以滿足日益增長的用汽需求。園區(qū)的整體熱網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖4 所示，圖中顯示了6 個熱源的位置分布。同時，本案例為研究需要，在供熱網(wǎng)絡(luò)的不同地理位置選取了5 個具有代表性的熱用戶，并在圖4 中進行了標注。本案例研究了該園區(qū)在部分熱源停機檢修的情況下需要進行負荷分配優(yōu)化的問題，通過執(zhí)行經(jīng)驗調(diào)度方案和優(yōu)化調(diào)度方案，對兩者執(zhí)行后的觀測結(jié)果進行對比，量化分析智慧供熱技術(shù)在工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中的優(yōu)越性。

圖4 熱網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of the heating network

本文對應(yīng)的蒸汽熱網(wǎng)模型已在作者前期工作中完成了驗證，在該印染園區(qū)供汽量峰、谷2種工況下，模型仿真誤差均小于5%［15］。針對應(yīng)急搶修工況下的工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)進一步開展了優(yōu)化調(diào)度研究，選取了該園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)在正常運行的情況下，某時段內(nèi)熱源6需要停機檢修時的工況，此時熱源6所供負荷需由其他熱源分擔。由于現(xiàn)場實際情況制約，可供調(diào)度的熱源只有熱源1 和熱源2，因此僅列出熱源1，2，6 的運行參數(shù)，其他熱源的運行參數(shù)在調(diào)度過程中默認不變。熱源6 在停機前，現(xiàn)場采集到的熱源1，2，6的運行參數(shù)見表2，熱網(wǎng)代表性用戶的蒸汽參數(shù)見表3。

對熱源6 進行停機檢修時，需要停止熱源6 的供汽，若不采取智慧供熱技術(shù)進行仿真與分析，則無法預(yù)知在當前情況下停汽后的整網(wǎng)用戶參數(shù)變化情況。同時熱源6停機前承擔的約100 t/h蒸汽負荷需要合理分配給其他熱源進行調(diào)整，如何在無法避免的情況下，給出合理的調(diào)度方案來支持源側(cè)機組檢修計劃，降低熱源檢修對熱網(wǎng)用戶的影響幅度及范圍，也是智慧供熱技術(shù)研究和解決的問題。

表2 停機前熱源1，2，6的運行參數(shù)Tab.2 Operation parameters of heat source 1，2，6 before shutdown

表3 停機前代表性用戶的蒸汽參數(shù)Tab.3 Representative steam parameters at user end before shutdown

2.2 蒸汽熱網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度分析

基于以往運行調(diào)度經(jīng)驗，熱源6停機檢修時，運行人員將熱源1 和熱源2 分別增加50 t/h 蒸汽負荷。結(jié)合現(xiàn)場的實際情況與智慧供熱系統(tǒng)建模仿真軟件viHeating?，也可采用基于智慧供熱技術(shù)的熱源故障尋優(yōu)調(diào)度分配方式進行優(yōu)化調(diào)度，尋找更為合適的熱源分配方案。在viHeating?中將熱源6 設(shè)定為故障熱源，將熱源1 和熱源2 設(shè)置為調(diào)度熱源，進行負荷調(diào)整及優(yōu)化調(diào)度。在不改變源側(cè)供汽溫度和壓力的前提下，對熱源1 與熱源2 的質(zhì)量流量進行優(yōu)化分配。經(jīng)過智慧供熱系統(tǒng)尋優(yōu)，獲得了更加合理的熱源負荷分配方案，經(jīng)驗調(diào)度后與優(yōu)化調(diào)度后的熱源1，2，6的供汽量見表4，調(diào)度前后代表性用戶參數(shù)的仿真計算結(jié)果見表5。

表4 調(diào)度前與調(diào)度后熱源1，2，6的供汽量Tab.4 Steam supply of heat source 1，2，6 before and after the dispatch optimization t/h

上述結(jié)果表明，在不改變源側(cè)供汽溫度和壓力的前提下對源側(cè)質(zhì)量流量進行調(diào)度分配，用戶側(cè)參數(shù)普遍下降。采用經(jīng)驗調(diào)度方案時用戶側(cè)壓力參數(shù)有較大降低，而采用熱源優(yōu)化調(diào)度方案后，用戶側(cè)參數(shù)的降低幅度有所減小，如用戶1，2，3，4 的用汽品質(zhì)基本與熱源6 停供前相差無幾，只有用戶5因熱源6檢修，從近源端用戶變?yōu)榱四┒擞脩?，受到影響較大。

因此，根據(jù)智慧調(diào)度方法優(yōu)化所得的調(diào)度方案進行相應(yīng)熱源的負荷分配，在熱源檢修或故障時，可以最大限度地降低其對熱網(wǎng)運行的不利影響，盡可能地提升用戶的用汽品質(zhì)，為園區(qū)調(diào)度決策提供有力支持。

表5 調(diào)度前后代表性用戶參數(shù)的仿真計算結(jié)果Tab.5 Simulation results of the representative parameters at user end before and after the dispatch

2.3 優(yōu)化調(diào)度方案驗證

為了進一步驗證優(yōu)化調(diào)度方法相較于經(jīng)驗調(diào)度方法的提升程度，本文基于前述優(yōu)化所得的調(diào)度方案對實際運行中的熱源6 進行停機檢修，并對熱源1 與熱源2 供汽的質(zhì)量流量進行實際調(diào)節(jié)干預(yù)，重新分配負荷。優(yōu)化調(diào)度方案下的用戶側(cè)理論值與實測值對比見表6。

調(diào)度前后的整網(wǎng)壓力與溫度的對比如圖5 所示。與調(diào)度前的壓力分布（見表5）相比，用戶壓力普遍下降，且熱源6附近的熱用戶下降幅度最大，在經(jīng)驗調(diào)度下，整網(wǎng)用戶蒸汽壓力平均下降0.14 MPa，熱源6 附近的用戶5 下降0.23 MPa，這是由于熱源的停機導(dǎo)致熱源6周圍用戶獲得蒸汽所需的輸配距離顯著增加，壓力降低幅度大；在優(yōu)化調(diào)度下，整網(wǎng)蒸汽壓力平均下降0.07 MPa，其中熱源6附近的用戶5 下降0.17 MPa，這一結(jié)果可以從圖5a中得到證實。在用戶用汽溫度變化方面，調(diào)度前后整網(wǎng)溫度變化不大，經(jīng)驗調(diào)度后整網(wǎng)用戶蒸汽溫度平均下降7.55 ℃，而優(yōu)化調(diào)度后整網(wǎng)用戶蒸汽溫度平均下降6.64 ℃，這一結(jié)果可從圖5b中看出。

表6 優(yōu)化調(diào)度方案下的用戶側(cè)理論值與實測值對比Tab.6 Comparison between the theoretical value and observed value at user end taking the optimized dispatch

圖5 優(yōu)化調(diào)度前后管網(wǎng)壓力和溫度分布對比Fig.5 Comparison of pressure and temperature distribution before and after the optimized dispatch

由上述討論可知，源側(cè)機組檢修條件下熱源調(diào)度的實際運行結(jié)果與仿真結(jié)果基本一致（所有代表性用戶的理論溫度與實測溫度的偏差小于2.50%，壓力偏差小于9.00%）。與經(jīng)驗調(diào)度方案相比，智能優(yōu)化調(diào)度方案減小了檢修對熱網(wǎng)運行的影響（整網(wǎng)用戶蒸汽壓力平均下降0.07 MPa，溫度平均下降6.64 ℃），從而降低了此類工況給園區(qū)帶來的經(jīng)濟損失。

綜上所述，在實踐中，優(yōu)化調(diào)度方法可以更加科學(xué)、合理、低成本地對熱網(wǎng)運行提供調(diào)度決策，同時對于實際決策過程的利弊權(quán)衡提供了更加全面的數(shù)據(jù)支持。

3 結(jié)論

本文針對工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)提出了一種基于智慧熱網(wǎng)技術(shù)的供熱系統(tǒng)運行優(yōu)化調(diào)度解決方案。該方案基于熱網(wǎng)映射模型與環(huán)路求解算法，通過物理信息融合的架構(gòu)理念，實現(xiàn)系統(tǒng)級別的按需供應(yīng)、時序優(yōu)化和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，提升工業(yè)園區(qū)的智慧化水平。本文以浙江某工業(yè)園區(qū)的蒸汽熱網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度為例，開展了某熱源需要停機檢修的工況下，熱源負荷優(yōu)化分配的試驗。試驗結(jié)果表明，在不提高源側(cè)供汽參數(shù)值的情況下，通過執(zhí)行基于智慧熱網(wǎng)技術(shù)的負荷優(yōu)化調(diào)度方案，能有效幫助熱網(wǎng)過渡某個熱源停機檢修的特殊工況。經(jīng)過基于智慧熱網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)化調(diào)度后，本文選取的代表性熱用戶中，理論溫度與實測溫度的最高偏差為2.27%，而壓力的最高偏差為8.57%，但與經(jīng)驗調(diào)度方法相比，智慧熱網(wǎng)技術(shù)能更大程度地降低熱源調(diào)度過程中對用戶用汽質(zhì)量的不良影響，將整網(wǎng)用戶蒸汽壓力降低幅度從0.14 MPa減小到0.07 MPa。同時，通過實踐驗證，目標熱網(wǎng)采用基于智慧熱網(wǎng)技術(shù)的負荷優(yōu)化調(diào)度方案后的運行結(jié)果與仿真預(yù)測結(jié)果基本一致，說明智慧熱網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)園區(qū)蒸汽熱網(wǎng)中具有良好的適應(yīng)性，可以承擔復(fù)雜的調(diào)度和管理任務(wù)，具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用價值。