［摘 要］文章開發(fā)一套智能調控技術，以優(yōu)化城市供熱網絡的能效和響應速度，解決傳統(tǒng)供熱系統(tǒng)中存在的效率低下和能源浪費問題。設計了一個包含數據采集、模型預測控制和優(yōu)化算法的智能調控系統(tǒng)架構。通過試驗模擬城市供熱網絡的運行，收集和分析供熱數據，驗證所開發(fā)系統(tǒng)的性能。試驗在控制試驗室環(huán)境下進行，使用高精度傳感器和數據記錄設備。試驗結果表明，智能調控系統(tǒng)能顯著提高熱能利用率和系統(tǒng)響應速度。與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)相比，智能調控系統(tǒng)在熱能供應效率上提高了約15%，并且能夠更快地適應外部溫度變化和用戶需求。成功開發(fā)的智能調控系統(tǒng)為城市供熱網絡提供了一種有效的優(yōu)化方案，具有顯著的節(jié)能效果和應用潛力。未來工作將集中在進一步提升系統(tǒng)的智能化水平和適應性，拓展其在更廣泛城市基礎設施中的應用。

［關鍵詞］城市供熱；智能調控；模型預測控制；優(yōu)化算法；能效優(yōu)化

［中圖分類號］TP18 ；TM715 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0025–03

1 國內外供熱網絡調控技術發(fā)展現(xiàn)狀

國外供熱網絡調控技術已發(fā)展到較為成熟的階段，廣泛采用了先進的傳感器技術、大數據分析和云計算技術，通過實時數據監(jiān)控和預測模型優(yōu)化供熱效率和節(jié)能效果。而我國多數城市的供熱系統(tǒng)仍依賴傳統(tǒng)的調控模式，智能化水平較低，系統(tǒng)的靈活性和響應速度有待提高。此外，國內在供熱網絡的大規(guī)模數據處理和高效能控制策略方面的研究也相對落后。

2 智能調控技術在其他領域中的應用

智能調控技術的應用已擴展到多個領域，包括智能電網、交通管理、水資源管理等。這些領域的成功案例為供熱網絡的智能調控提供了可借鑒的經驗和技術。例如，在智能電網中，通過使用先進的預測算法和自動調節(jié)系統(tǒng)，可實現(xiàn)電力供需的動態(tài)平衡，顯著提高電網的運行效率和穩(wěn)定性；在交通管理領域，智能信號控制系統(tǒng)能夠根據實時交通流量調整信號燈的工作模式，有效緩解交通擁堵。

3 城市供熱網絡智能調控系統(tǒng)設計與開發(fā)

3.1 智能調控系統(tǒng)的架構設計

智能調控系統(tǒng)的總體設計框架為3 層結構，即數據采集層、數據處理與決策層、執(zhí)行控制層。數據采集層采用高精度的溫度和壓力傳感器，例如，在某供熱系統(tǒng)中，每個主要節(jié)點安裝了型號為PT100 的溫度傳感器和型號為Pascal100 的壓力傳感器。這些傳感器每10 min 采集一次數據，數據采集頻率和精度能夠滿足實時監(jiān)控的需求。數據處理與決策層采用了時間序列分析和機器學習模型來預測未來的供熱需求。例如，在上海的試點項目中，使用了基于長短期記憶網絡（LSTM）的模型，該模型在歷史數據（過去兩年的每日供熱數據，總共730 個數據點）上訓練，預測準確率達到了95%。執(zhí)行控制層根據預測和實時數據，自動調整供熱參數，如水溫和流量。在天津的應用實例中，通過調整供熱水溫度，實現(xiàn)了節(jié)能5% 以上，同時保持了供熱系統(tǒng)的穩(wěn)定性和用戶的舒適度。

3.2 關鍵技術的研究與開發(fā)

在數據采集方面，重點解決了數據的實時性和準確性問題。例如，在南京的一個供熱站，通過增設冗余傳感器和采用無線傳輸技術，將數據的實時傳輸成功率提高到了99%。模型預測控制技術方面開發(fā)的MPC 模型能夠在預測未來24 h 內的供熱需求基礎上，自動調整供熱參數。在成都的一個試驗項目中，該MPC 模型幫助供熱系統(tǒng)在冬季高峰期節(jié)省了約15%的能源消耗。采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化供熱網絡的水流路徑和溫度設定。在重慶的一個供熱系統(tǒng)中，通過優(yōu)化算法的應用，不僅提高了系統(tǒng)的熱效率，還降低了運行成本約20%。

4 試驗研究與數據分析

4.1 試驗設計與實施

在本次試驗設計中，挑選了10 個位于不同地理位置的供熱站作為研究的核心節(jié)點。每個供熱站都配備了3 種高精度傳感器，即溫度傳感器、壓力傳感器和流速傳感器。這些傳感器的選擇是基于其對于保障供熱網絡智能調控系統(tǒng)效率和安全運行的關鍵作用。溫度傳感器的精度達到±0.1 ℃，可精確監(jiān)控供熱水的溫度變化；壓力傳感器的精度為±1 kPa，用以確保供熱系統(tǒng)在安全的壓力范圍內運行；流速傳感器的精度為±0.01 m/s，可準確測量熱水流動的速度，這對于分析熱能傳輸效率至關重要。傳感器數據均設置為每5 min 自動上傳一次至中央服務器。這種高頻率的數據收集可幫助實時監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并為后續(xù)數據分析提供信息資源。試驗分為兩個主要階段進行。第1 階段為基線數據收集階段，持續(xù)1 個月。在這一階段，系統(tǒng)將按照正常的運行參數運作，不做任何人為的調整。此階段的目的是收集系統(tǒng)在標準運行條件下的性能數據，為后續(xù)的對比分析提供基準。第2 階段為調整階段，持續(xù)兩個月。在這一階段，將對供熱溫度、壓力和流速等關鍵參數進行調整，以探索不同運行條件對系統(tǒng)性能的具體影響。調整的具體方案將根據第1 階段收集的數據進行科學制訂，確保調整的科學性和有效性。通過對比兩個階段的運行數據，可更深入地了解供熱網絡智能調控系統(tǒng)的運行機制，評估調整策略的效果，并為未來的優(yōu)化提供依據。試驗的設計通過科學嚴謹的方法，系統(tǒng)地研究和分析城市供熱網絡在不同操作條件下的性能變化，從而為城市供熱系統(tǒng)的優(yōu)化與升級提供理論支持和實際指導。

4.2 數據收集與分析方法

在試驗中，數據的收集與分析過程采用了高度自動化和安全的技術手段。從供熱站傳感器收集的數據需經過初步的本地處理，然后通過加密的網絡連接安全地傳輸至中央數據中心。為了保證數據傳輸過程中的安全性，采用了先進的加密技術和安全協(xié)議，確保數據在傳輸過程中不被截獲或篡改。數據到達數據中心后，會進行一系列的校驗工作，包括數據完整性檢查和準確性驗證。這一步驟可排除可能因傳感器故障、數據傳輸錯誤或其他外界因素導致的異常數據。只有經過驗證的數據才會被用于后續(xù)的分析，這確保了分析結果的可靠性。對于數據分析方法，采用了時間序列分析和多變量回歸模型兩種主要技術。時間序列分析允許觀察溫度、壓力和流速等變量隨時間的變化趨勢，這對于理解系統(tǒng)的動態(tài)行為非常關鍵。使用R 語言中的forecast 包進行該部分的分析，該包提供了強大的工具進行時間序列的建模和預測。同時，為了深入探索不同變量之間的相互影響，采用了多變量回歸模型，以幫助理解在調整供熱溫度、壓力和流速等參數時，變量如何相互作用，以及對供熱網絡智能調控系統(tǒng)性能的具體影響。在該部分分析中，主要使用Python 的statsmodels 庫，其提供了廣泛的統(tǒng)計模型進行回歸分析，能夠準確地估計各個變量之間的關系。通過結合R 語言和Python 的強大功能，能夠有效地處理和分析大量的數據，從而得出科學有效的結論。以上分析不僅可明確現(xiàn)有的系統(tǒng)運行狀況，還可為未來的系統(tǒng)優(yōu)化和調整提供數據支持和理論依據。

4.3 試驗結果與討論

通過對比基線階段和調整階段的數據，得到了顯著的試驗結果。觀察到在提高供熱水溫度5℃的情況下，系統(tǒng)的平均能耗從基線階段的1 500 kW · h 降至1 350 kW · h，實現(xiàn)了10% 的能耗降低。這一結果表明，通過適當提升供熱水的溫度，可有效降低整個系統(tǒng)的能耗，這對于節(jié)能減排具有重要意義。在流速調整的試驗中，將流速從0.5 m/s 增加到0.75 m/s，觀察到系統(tǒng)效率提高了約15%。這一發(fā)現(xiàn)揭示了流速與系統(tǒng)熱效率之間存在正相關關系，即適當增加流速不僅可加快熱能的傳輸速度，還能提高熱能利用效率，從而增強整個系統(tǒng)的運行效率。通過統(tǒng)計分析，進一步確認了溫度升高與能耗降低之間存在顯著的負相關關系（plt;0.05，p 為顯著性概率，當這個概率小于0.05時， 認為這個事件容易發(fā)生， 即假設可以成立）。這一統(tǒng)計結果不僅驗證了試驗假設，也強化了提高供熱水溫度以降低能耗的策略。此外，該統(tǒng)計結果還證實了流速與系統(tǒng)效率之間的正相關性，表明適當增加流速是提升供熱系統(tǒng)熱效率的有效方法。以上試驗結果為供熱網絡智能調控系統(tǒng)的實際應用提供了強有力的證明。通過精確控制供熱水的溫度和流速，不僅可優(yōu)化系統(tǒng)的能效，還可以在不浪費供熱質量的前提下，實現(xiàn)能源的節(jié)約和效率的提升。這對于設計更高效、更節(jié)能的城市供熱網絡具有重要的意義和應用價值。

5 系統(tǒng)評估與優(yōu)化

5.1 系統(tǒng)性能評估

評估指標包括能效比、系統(tǒng)響應時間、故障率、用戶滿意度和成本效益分析。能效比（EER）在優(yōu)化前，城市供熱網絡智能調控系統(tǒng)的平均EER 為3.2。經過調整后，EER 提高到3.6，增幅為12.5%。具體計算如下：[＼text{EER 增幅}=＼frac{（3.6 － 3.2）}{3.2}＼times100%=12.5%]。系統(tǒng)響應時間優(yōu)化前平均響應時間為20 min，優(yōu)化后減少到14 min，改善率為30%。故障率通過統(tǒng)計1 a 內的故障記錄，優(yōu)化前的故障率為1 000 h/0.5 次，優(yōu)化后降低到1 000 h/0.3 次，降低40%。通過調查問卷（1～5 分評級），優(yōu)化前平均得分為3.2，優(yōu)化后提高到4.1。成本效益分析從初始投資增加了15%，但由于運行效率提高，預計運營成本每年可節(jié)省約25%，具體節(jié)省額基于年運營成本計算。

5.2 系統(tǒng)的優(yōu)化策略

在低溫測試中，未優(yōu)化的系統(tǒng)熱損失率高達10%，而優(yōu)化后的系統(tǒng)降至7%。技術支持調查顯示，40% 的維護需高級技術人員介入。用戶反饋中，約30% 的用戶表示遇到過溫度控制問題。通過試驗比較不同材料的熱損失率，選用最優(yōu)材料使熱損失降低3%。設立技術支持熱線和在線培訓課程，預計可減少對高級技術人員的依賴至20%。引入算法優(yōu)化后，溫度控制的精確度提高，用戶滿意度提升至4.5 分。通過具體的數據和分析，能夠更加精確地評估系統(tǒng)的性能，并提出針對性的優(yōu)化措施，以期達到更高的系統(tǒng)效率和用戶滿意度。

6 結束語

通過開發(fā)和試驗智能調控系統(tǒng)，成功提高了城市供熱網絡的能效和響應速度。研究成果對城市供熱網絡具有重要的實際意義。通過智能調控系統(tǒng)的應用，不僅提升了能源使用效率，還改善了用戶體驗。此外，系統(tǒng)可靠性和經濟性的提升為城市基礎設施的可持續(xù)發(fā)展提供了支持，有助于推動更廣泛的環(huán)境保護和能源節(jié)約政策的實施。未來研究應考慮更廣泛的數據收集和分析，包括不同季節(jié)和地區(qū)的長期數據，以更全面評估系統(tǒng)性能。研究更經濟的系統(tǒng)實施方案，如成本效益更高的材料或技術，以促進技術的普及。建立更有效的用戶反饋機制，實時收集用戶的使用體驗和建議，以便不斷調整和優(yōu)化系統(tǒng)。

參考文獻

[1] 李思琦，蔣志堅. 供熱站節(jié)能控制系統(tǒng)研究[J]. 現(xiàn)代電子技術，2019，42（22）：126-130.