張銳，高翔，聶鑫，徐毅，劉娜，牛淑潔

（1.淄博市熱力集團(tuán)有限責(zé)任公司；2.淄博熱力有限公司，山東 淄博 255000）

我國擁有全球規(guī)模最大的集中供暖管網(wǎng)，2019年北方城鎮(zhèn)供暖能耗為2.13億tec，占全國建筑總能耗的20%。利用先進(jìn)的信息通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)供熱企業(yè)管理的規(guī)范化、供熱系統(tǒng)運(yùn)行的高效化和用戶服務(wù)多樣化、便捷化，提升供熱的現(xiàn)代化水平，實(shí)現(xiàn)北方地區(qū)清潔、高效、智慧供熱是未來發(fā)展的重要方向。

然而，在熱力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中，一般只有系統(tǒng)或設(shè)備無法正常運(yùn)行時(shí)，才會(huì)進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行維護(hù)，但由于供熱系統(tǒng)管網(wǎng)復(fù)雜，從故障產(chǎn)生到具有明顯征兆，往往具有嚴(yán)重的滯后性，而在滯后時(shí)段內(nèi)，可能由單一故障引起更大面積的系統(tǒng)故障，且僅依靠維護(hù)人員現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)和診斷故障往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力，對(duì)系統(tǒng)的安全性和能源利用效率具有顯著負(fù)面影響。因此，亟須建立智能化的供熱運(yùn)維輔助系統(tǒng)。

1 K-means方法及應(yīng)用

1.1 項(xiàng)目概述

淄博熱力有限公司供熱區(qū)域覆蓋淄博中心城區(qū)和淄博市高新區(qū)，下設(shè)5個(gè)供熱分公司、1個(gè)工業(yè)余熱供熱分公司、1個(gè)熱網(wǎng)運(yùn)營分公司、2座工業(yè)余熱利用首站，156個(gè)換熱站，供熱面積達(dá)1900余萬平方米，供熱主管網(wǎng)600余公里。由于供熱面積大，管網(wǎng)復(fù)雜，日常運(yùn)行維護(hù)壓力大，因而啟動(dòng)智能化運(yùn)維系統(tǒng)的構(gòu)建。

由于原有的運(yùn)行模式中，并沒有相關(guān)系統(tǒng)對(duì)故障時(shí)點(diǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確記錄，同時(shí)錯(cuò)漏的數(shù)據(jù)也眾多，導(dǎo)致常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在實(shí)際應(yīng)用中無法落地，因此，采用K-means方法進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。

1.2 K-means聚類分析方法

聚類分析是將物理或抽象對(duì)象的集合分組為由類似對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程，是一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中K-means聚類算法是應(yīng)用最廣泛的聚類方法。

K-means聚類算法首先從給定數(shù)據(jù)集中隨機(jī)初始化k個(gè)初始化聚類中心，然后計(jì)算數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)與聚類中心的距離，并將數(shù)據(jù)分配給予其距離最近的聚類中心代表的類，之后更新聚類中心，不斷迭代運(yùn)算直至算法收斂。K-means聚類算法只需要一個(gè)參數(shù)，即聚類簇?cái)?shù)k，其以最小化簇內(nèi)距離平方之和作為目標(biāo)函數(shù)，具體算法過程和函數(shù)表達(dá)式如下：

（1）確定初始聚類簇?cái)?shù)k，初始化k個(gè)聚類中心點(diǎn);

（2）計(jì)算樣本點(diǎn)(到聚類中心()的距離，依據(jù)距離聚類中心最近原則，對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲得k個(gè)類簇；

（3）根據(jù)各類簇，更新調(diào)整聚類中心；

（4）迭代（2）、（3）步，直至誤差函數(shù)達(dá)到最小值時(shí)終止。

誤差函數(shù)表達(dá)式如下：

式中，SSE是所有樣本點(diǎn)的誤差平方和，k為聚類數(shù)， ci是第i簇聚類中心點(diǎn)，xj是樣本點(diǎn)。

1.3 K-means方法在熱力運(yùn)維中的應(yīng)用

在熱力運(yùn)維系統(tǒng)中，K-means方法的運(yùn)用是基于SCADA傳來的設(shè)備信息特征將設(shè)備的狀態(tài)歸入不同的組，通過設(shè)備信息特征了解數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)例與此結(jié)構(gòu)的擬合程度。設(shè)備信息特征包括一次供水溫度、一次回水溫度、二次供水溫度、二次回水溫度、一次供水壓力、一次回水壓力、二次供水壓力、二次回水壓力、循環(huán)泵頻率、一補(bǔ)二瞬時(shí)流量、一補(bǔ)二累積流量等。具體應(yīng)用步驟可分為以下三步。

1.3.1 確定k值

隨著分類的類別數(shù)增加，SSE的下降幅度會(huì)驟減，然后，隨著k值的繼續(xù)增大而趨于平緩，然后選取拐點(diǎn)即為k值。

1.3.2 訓(xùn)練模型

將SCADA數(shù)據(jù)以站點(diǎn)為基礎(chǔ)分別訓(xùn)練模型，同時(shí)，每個(gè)站點(diǎn)拿出一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算所有樣本點(diǎn)與各個(gè)簇中心之間的距離，然后，把樣本點(diǎn)劃入最近的簇中。根據(jù)簇中已有的樣本點(diǎn)，重新計(jì)算簇中心。重復(fù)以上步驟，直到簇中心不再改變或改變很小。最終，模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確度達(dá)到80%。

1.3.3 模型應(yīng)用

通過定時(shí)任務(wù)下載設(shè)備數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型根據(jù)設(shè)備信息給出相應(yīng)的分類達(dá)到預(yù)警目的。之后，以智能預(yù)警系統(tǒng)為核心，以.NET作為主要開發(fā)平臺(tái)，設(shè)計(jì)搭建了智能熱力輔助運(yùn)維系統(tǒng)。

2 智能熱力運(yùn)維系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)簡介

熱力輔助運(yùn)維系統(tǒng)充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)的企業(yè)級(jí)智慧供熱平臺(tái)。根據(jù)熱力企業(yè)業(yè)務(wù)靈活多變等情況，提出以機(jī)器學(xué)習(xí)與人工相結(jié)合為建設(shè)思想，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)之間的協(xié)同與跟蹤、部門之間工作協(xié)調(diào)，以期達(dá)到提高企業(yè)運(yùn)營效率等目標(biāo)。

2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

運(yùn)維系統(tǒng)包含網(wǎng)頁（Web）端和手機(jī)端。如圖1所示，手機(jī)端包含工單、巡檢、數(shù)據(jù)查詢、知識(shí)庫、報(bào)表功能。其中，工單功能中，能夠?qū)崿F(xiàn)編輯工單、提交工單、派發(fā)工單，接受工單功能。巡檢功能中，能夠?qū)崿F(xiàn)掃碼巡檢以及巡檢記錄上傳的功能。數(shù)據(jù)查詢，能夠通過序列號(hào)或二維碼查詢，查詢機(jī)器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。知識(shí)庫功能，能夠查看知識(shí)庫中相應(yīng)文章。報(bào)表功能，能夠根據(jù)登錄賬戶不同，顯示當(dāng)前賬戶相關(guān)工作報(bào)表。

圖1 系統(tǒng)功能例圖

Web端包含駕駛艙、工單、巡檢、設(shè)備、報(bào)警、系統(tǒng)設(shè)置等。其中，駕駛艙為報(bào)表總覽，能夠查看所有數(shù)據(jù)相關(guān)報(bào)表。工單中包含查詢工單、編輯工單、提交工單等功能。巡檢中包含巡檢記錄查看，巡檢狀態(tài)編輯功能。設(shè)備菜單中，包含設(shè)備信息的增加、刪除、修改、查詢等功能。報(bào)警菜單中，包含報(bào)警閾值的增加、設(shè)置、修改以及智能報(bào)警的設(shè)置。

2.3 系統(tǒng)操作

運(yùn)維系統(tǒng)可為熱力員工分配賬戶、角色、權(quán)限功能，根據(jù)員工的賬號(hào)屬性不同，實(shí)現(xiàn)不同的操作，限定不同功能節(jié)點(diǎn)覆蓋不同人群。該熱力運(yùn)維系統(tǒng)主要服務(wù)于熱力集團(tuán)的以下工作人員，包括：（1）維修人員，進(jìn)行工單的提交；（2）工程師，接收工單，掛起狀態(tài)操作，完成工單；（3）巡檢人員，負(fù)責(zé)巡檢功能操作；（4）管理員，負(fù)責(zé)工單分配、智能報(bào)警設(shè)置、設(shè)備以及站點(diǎn)的編輯等。

3 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程

該熱力運(yùn)維系統(tǒng)具備智能輔助指導(dǎo)功能，可以制定多種類別的決策流程，發(fā)起主動(dòng)檢測(cè)時(shí)，由操作人員選擇提前制定好的決策流程，根據(jù)實(shí)際情況選出符合狀況的線路，然后基于知識(shí)庫的綜合判斷，給出專家級(jí)的指導(dǎo)方案。例如，當(dāng)工作人員發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)，登錄業(yè)務(wù)檢測(cè)系統(tǒng)，選擇決策流程、線路，執(zhí)行主動(dòng)檢測(cè)，系統(tǒng)將根據(jù)流程，給出最終的處理解決方案。一個(gè)檢測(cè)可以由多個(gè)檢測(cè)線路組合完成。流程中的任意分支完成后，視為一次檢測(cè)完成。檢測(cè)流程執(zhí)行處理結(jié)束后，會(huì)跳轉(zhuǎn)到知識(shí)庫系統(tǒng)，同時(shí)，關(guān)聯(lián)到相關(guān)知識(shí)解決方案。根據(jù)處理業(yè)務(wù)的流程不同，可將該系統(tǒng)的業(yè)務(wù)分為人工工單流程、巡檢流程和觸發(fā)報(bào)警流程。

3.1 工單流程

如圖2所示，當(dāng)工作人員在日常工作中，發(fā)現(xiàn)問題，需要提交工單進(jìn)行上報(bào)。工作人員可在手機(jī)端提交工單，在提交工單時(shí)，能夠進(jìn)行自檢，系統(tǒng)將根據(jù)用戶輸入或選擇的故障描述，對(duì)提供的方案進(jìn)行推薦排序，用戶可進(jìn)行選擇查看，若能夠解決問題，則工單關(guān)閉。若自檢不能解決問題，需要提報(bào)工單至分公司，分公司管理員對(duì)問題進(jìn)行初步查看，若能給出相應(yīng)解決問題，則工單關(guān)閉。若分公司不能給出相應(yīng)解決辦法，需要上報(bào)工單至生產(chǎn)部，生產(chǎn)部進(jìn)行派單，將工單派發(fā)給工程師。若工程師在一段時(shí)間內(nèi)未接單，能夠重新分配工程師。工程師接單后，前往現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行作業(yè)，若在作業(yè)過程中發(fā)現(xiàn)備品備件缺失或其他問題，可以進(jìn)行掛起狀態(tài)變更，整備完成后，再次進(jìn)行作業(yè)，直至工單解決，至此，人工工單業(yè)務(wù)流程完畢。

圖2 人工工單業(yè)務(wù)流程

3.2 巡檢流程

如圖3所示，巡檢人員在非供暖期，需要對(duì)站內(nèi)情況進(jìn)行巡視檢查，同時(shí)，需要對(duì)巡檢情況進(jìn)行記錄。使用本系統(tǒng)對(duì)巡檢的地理位置，巡檢時(shí)間以及現(xiàn)場(chǎng)圖片進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。首先，巡檢人員前往需要巡檢的換熱站點(diǎn)，打開手機(jī)端系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)獲取當(dāng)前時(shí)間以及地理位置，如巡檢的GPS超出系統(tǒng)指定范圍，將無法打開巡檢頁面。頁面打開后，巡檢人員需要拍攝站內(nèi)情況照片，進(jìn)行上傳。數(shù)據(jù)將上傳至分公司，管理員在web端進(jìn)行審查，若審查通過，則歸檔此次巡檢記錄，若不通過，則返回信息至巡檢人員處，重新進(jìn)行巡檢操作，直至巡檢記錄合格。至此，巡檢業(yè)務(wù)流程完畢。

圖3 巡檢計(jì)劃業(yè)務(wù)流程

3.3 觸發(fā)報(bào)警流程

如圖4所示，管理員在系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置好報(bào)警閾值以及智能報(bào)警模型，對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，能夠第一時(shí)間對(duì)問題數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警。Web端使用者，能夠接收到此提醒。如果報(bào)警信息為可接受范圍內(nèi)誤報(bào)，可以關(guān)閉此次報(bào)警，對(duì)記錄進(jìn)行歸檔處理。若此問題分工公司能夠進(jìn)行解決，則管理員進(jìn)行問題處理操作，操作后報(bào)警關(guān)閉，記錄歸檔。若出現(xiàn)問題管理員不能夠解決，則需要系統(tǒng)中自動(dòng)生成工單，上報(bào)至生產(chǎn)部，生產(chǎn)部進(jìn)行派單等后續(xù)操作，與人工工單派發(fā)與解決方式相同，不做贅述。至此，觸發(fā)報(bào)警流程完畢。

圖4 觸發(fā)報(bào)警工單業(yè)務(wù)流程

4 結(jié)語

智能熱力運(yùn)維輔助系統(tǒng)充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，是基于大數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)的企業(yè)級(jí)智慧供熱平臺(tái)。平臺(tái)將專家知識(shí)構(gòu)成運(yùn)維知識(shí)庫，為流程及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化提供了依據(jù)，為熱力企業(yè)的管理和運(yùn)維提供有效的輔助決策支持，提高了熱力企業(yè)運(yùn)營效率。