馬立新 李 彪 李少武 齊吉星 齊承英 顧吉浩
(1.天津華電福源熱電有限公司,天津;2.工大科雅(天津)能源科技有限公司,天津;3.河北工業(yè)大學(xué),天津)
集中供熱行業(yè)存在較大的節(jié)碳空間,能源轉(zhuǎn)型和節(jié)能降耗是實現(xiàn)集中供熱行業(yè)“雙碳”目標(biāo)的有效途徑。截止到2020年底,全國集中供熱面積為123億m2,較2019年增長了7.8億m2,增長率為6.8%[1]。龐大的能源消耗給我國的能源供給與節(jié)能減排帶來了艱巨的挑戰(zhàn),國家能源局發(fā)布的《能源生產(chǎn)和消費革命戰(zhàn)略(2016—2030)》中明確指出應(yīng)建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)+智慧能源,促進能源與現(xiàn)代信息技術(shù)深度融合,推動能源生產(chǎn)管理和營銷模式變革。城鎮(zhèn)供熱行業(yè)作為重要的能源消耗行業(yè),應(yīng)響應(yīng)國家號召,做出重要革新[2]。在各項科學(xué)技術(shù)的加持下,全面實現(xiàn)智慧供熱已成為供熱行業(yè)發(fā)展的趨勢。在智慧供熱系統(tǒng)建設(shè)中,用戶室溫是實現(xiàn)按需供熱、精準(zhǔn)供熱的一個關(guān)鍵參數(shù)。建設(shè)典型用戶的室溫采集系統(tǒng),實時了解用戶室內(nèi)供熱狀態(tài),對合理分配供熱資源、滿足用戶日益精細化的供熱需求具有重要意義。
近年來,不少學(xué)者對室溫采集系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用等進行了深度研究。王亞楠等人研發(fā)的智慧供熱平臺將熱用戶室溫數(shù)據(jù)在線同步上傳,可以直觀查看熱用戶室溫變化,評判供熱效果[3]。于春來等人研發(fā)了適合我國集中供熱的樓宇室溫監(jiān)測裝置及系統(tǒng)軟件,實現(xiàn)了樓宇室溫的自動監(jiān)測[4]。劉志新等人對當(dāng)前主流室溫采集設(shè)備進行了對比分析,并選用適合的設(shè)備應(yīng)用到企業(yè)智慧供熱平臺中,為智慧供熱技術(shù)的成功應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐[5]。程雪進行了實地室內(nèi)熱環(huán)境測量并分析了影響因素,對比了基于不同的機器學(xué)習(xí)方法建立的室溫測量模型,給出了合理的室溫測量模型[6]。Essien等人對數(shù)據(jù)記錄儀在建筑室內(nèi)外溫度監(jiān)測中的應(yīng)用進行了分析[7]。Wilby等人通過觀測低收入城市社區(qū)極端室內(nèi)溫度,使用多個溫度指標(biāo)和分層分析評估了各影響因素下的室內(nèi)溫度變化[8]。Chen等人提出了一種利用無線網(wǎng)絡(luò)傳感器進行室內(nèi)溫度監(jiān)測的方法[9]。
綜上,目前國內(nèi)缺乏與典型室溫分布比例確定方法相關(guān)的文獻。本文以河南濮陽某小區(qū)的室溫采集系統(tǒng)為研究對象,基于統(tǒng)計抽樣原理,進行室溫抽樣推斷,對比分析不同抽樣方法及不同抽樣比例的統(tǒng)計結(jié)果,為典型室溫分布比例的確定提供理論依據(jù)。
以河南濮陽某小區(qū)為例,該小區(qū)一共5 194戶,其中4 076戶安裝了室溫采集裝置,安裝比例為78%。累計設(shè)置3 825個室溫采集點,通過上位機軟件平臺獲取了2022年2月18日11:00的室溫即時數(shù)據(jù)。理論上當(dāng)樣本量足夠大時,室溫抽樣分布符合大數(shù)定理和中心極限定理。該小區(qū)停熱用戶較多且存在水力不均衡現(xiàn)象,剔除非供暖用戶及[16 ℃,26 ℃]區(qū)間以外異常室溫數(shù)據(jù)后,剩余2 426 個有效室溫數(shù)據(jù)。經(jīng)過K-S檢驗,2 426個有效室溫樣本的顯著性差異值P=0.208,大于0.05,說明樣本服從正態(tài)分布的假設(shè)成立。圖1顯示了室溫分布統(tǒng)計結(jié)果。
圖1 小區(qū)室溫分布統(tǒng)計結(jié)果
小區(qū)分3期建設(shè),共107棟建筑,1期21棟,2期65棟,3期21棟。根據(jù)建筑距離熱力站的遠近進行劃分,位于供熱系統(tǒng)前端、中端和末端建筑的比例為1∶3∶1。根據(jù)熱用戶在建筑中所處位置的不同,可以分為邊角、邊戶、頂中、中間與底中用戶,見圖2。根據(jù)圖2中的分類原則,6層建筑的邊角、邊戶、頂中、中間、底中的用戶比例為1∶2∶1∶4∶1,11層建筑的邊角、邊戶、頂中、中間、底中的用戶比例為2∶9∶1∶9∶1。
圖2 熱用戶分類
根據(jù)上述分類原則,小區(qū)熱用戶的分類結(jié)果統(tǒng)計如表1所示。
常用抽樣方法包括隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣。在抽樣統(tǒng)計中,很少單獨采用隨機抽樣方法,常將2種或幾種抽樣方法結(jié)合使用。
1) 整群抽樣:將總體劃分為若干群,然后以群為抽樣單元,從總體中隨機抽取一部分群,對入選群內(nèi)的所有單元進行統(tǒng)計分析[10]。以該小區(qū)為例,以每10棟樓為1群,則99棟有效樓棟(實際安裝了室溫測點的樓棟)可劃分成9個群,再隨機抽取1個群進行整體抽樣。樓棟劃分方法:1#、11#、21#、…、91#為第1個群;2#、22#、32#、…、92#為第2個群;…;9#、19#、29#、…、99#為第9個群。本文以第9個群的全部室溫數(shù)據(jù)作為抽樣樣本進行分析。
2) 系統(tǒng)抽樣:又稱等距抽樣或機械抽樣。即先將總體中的全部個體按與研究現(xiàn)象無關(guān)的特征排序編號;然后根據(jù)樣本含量大小,規(guī)定抽樣間隔k,隨機選定第i(i 3) 分層抽樣:又稱類型抽樣法。即將總體樣本按其屬性特征分成若干類型或?qū)?然后在類型或?qū)又须S機抽取樣本單位[12]。 假設(shè)不知道小區(qū)總體室溫情況,總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知,用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s代替,則總體均值μ的置信區(qū)間R為[13] (1) 抽樣平均誤差: (2) 在估計室溫分布比例Pt時,用抽樣比例p代替Pt計算估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤差,在1-α的置信度下,Pt的置信區(qū)間Rt為[14] (3) 根據(jù)式(3)可推斷整體室溫區(qū)間所占比例。 不重復(fù)抽樣下的抽樣比例平均誤差μp[15]: (4) 不重復(fù)抽樣下的抽樣比例極限誤差Δμp[15]: (5) 對小區(qū)室溫進行整群抽樣、分層隨機抽樣、分層系統(tǒng)抽樣,統(tǒng)計結(jié)果對比如表2所示。為方便抽樣方式對比,分層隨機抽樣和分層系統(tǒng)抽樣比例均取10%。在95%的置信度下,上述3種方法的區(qū)間比重統(tǒng)計結(jié)果Z值都小于臨界值1.96,故認為3種抽樣方法的區(qū)間比重統(tǒng)計結(jié)果均與總體區(qū)間比重沒有顯著差異。 表2 不同抽樣方法的統(tǒng)計結(jié)果 表3給出了抽樣結(jié)果與總體比重的差異,可知分層隨機抽樣效果最佳,以下將采用分層隨機抽樣法進行分析。 表3 不同抽樣方法的統(tǒng)計分析對比 為檢驗推斷效果,采用分層隨機抽樣獲取樣本比例為10%的小區(qū)室溫;然后通過比例估計推斷小區(qū)總體比例區(qū)間,計算平均誤差及極限誤差;最后利用假設(shè)檢驗原理,計算Z檢驗下的統(tǒng)計結(jié)果Z值,判斷抽樣比例與總體比例是否具有顯著性差異。 如表4所示,在95%的置信度下,Z統(tǒng)計結(jié)果均小于臨界值1.96,故認為此時各溫度區(qū)間中抽樣比例與總體比例沒有顯著差異,推斷效果較好。 表4 室溫區(qū)間比例推斷及誤差分析(置信度95%) 采用分層隨機抽樣方法,對小區(qū)總體樣本分別進行抽樣率為5%、6%、7%、8%、9%的統(tǒng)計分析,結(jié)果見表5。由表5可知,在總體均值的推斷中,所有抽樣比例的假設(shè)檢驗Z統(tǒng)計結(jié)果均小于1.96,即認為樣本均值與總體均值不存在顯著差異。 表5 不同抽樣比例的統(tǒng)計結(jié)果(置信度95%) 表6顯示了不同抽樣比例的統(tǒng)計結(jié)果分析對比。由表6可知,在抽樣比例小于等于7%的情況下,在不同的溫度區(qū)間內(nèi),存在假設(shè)檢驗的Z統(tǒng)計結(jié)果大于1.96的情況,即抽樣比例與總體比例存在顯著性差異。故認為抽樣比例小于等于7%不能滿足該小區(qū)抽樣推斷的要求;當(dāng)抽樣比例大于等于8%時,可滿足各項統(tǒng)計指標(biāo)的要求。 表6 不同抽樣比例的統(tǒng)計結(jié)果分析對比(置信度95%) 1) 與分層系統(tǒng)抽樣和整群抽樣相比,分層隨機抽樣更適用于本文中的室溫統(tǒng)計。 2) 根據(jù)中心極限定理,可通過比例抽樣推斷方法給出室溫區(qū)間比重。 3) 當(dāng)室溫數(shù)據(jù)的分層隨機抽樣比例大于等于8%時,滿足各項統(tǒng)計指標(biāo)的要求,可為確定典型室溫的分布比例提供參考。2.2 參數(shù)估計
3 室溫抽樣推斷
3.1 抽樣方法確定
3.2 室溫比例推斷
3.3 不同抽樣比例推斷結(jié)果
4 結(jié)論