【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及供暖控制，尤其涉及一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統。
技術介紹
1、供暖系統是現代城市基礎設施的重要組成部分，廣泛應用于住宅、商業樓宇及工業設施。供暖系統作為能源消耗的重要環節，其效率和節能水平直接影響城市的碳排放和居民生活質量。隨著全球變暖和能源危機的加劇，如何在保障供暖需求的同時實現能耗最小化，已成為供暖領域的重要研究方向。近年來，隨著物聯網、大數據和人工智能技術的發展，智能供暖控制系統的研究獲得了突破性進展。然而，現有方法普遍存在系統模塊分散、協同性不足以及動態優化效果不理想等問題。特別是在樓宇、換熱站與鍋爐房的聯動控制方面，尚未形成統一的綜合優化框架。隨著智慧城市建設和能源轉型的深入，供暖節能成為亟待解決的關鍵課題。
2、現有的供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統傳熱過程中的能量損耗較高，降低整體系統效率，且系統的靈活性與響應速度較差，容易造出資源浪費；此外，現有的供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統聯動控制策略的創新性和全局優化能力較為低下，無法適用于高復雜度和高維度的系統優化，不能保障策略的可執行性和實際落地性，為此，我們提出一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在的缺陷，而提出的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：
3、一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，包括采
4、所述采集整合模塊用于收集不同來源的多源數據，并進行實時整合，構建全局狀態的動態視圖；
5、所述圖譜構建模塊用于構建包含樓宇、換熱站和鍋爐房的實體關系網絡；
6、所述需求預測模塊用于依據多組動態因素預測未來供暖需求；
7、所述多準則優化模塊用于輸出初步的供暖資源分配方案；
8、所述流動調控模塊用于調控優化樓宇、換熱站以及鍋爐房之間的循環水流動；
9、所述策略生成模塊用于綜合需求預測和水循環優化結果，生成聯動控制策略；
10、所述決策強化模塊用于對多種聯動控制策略進行模擬評估；
11、所述動態調整模塊用于處理實時變化的供暖需求和外部環境波動，動態優化控制策略；
12、所述反饋調節模塊用于用戶查看當前供暖狀態和歷史能耗，并依據用戶反饋，調整供暖參數；
13、所述監測維護模塊用于對鍋爐、換熱站和樓宇供暖設備進行實時狀態監測，生成能效評估報告。
14、作為本專利技術的進一步方案，所述采集整合模塊構建全局狀態的動態視圖具體步驟如下：
15、s1.1：收集樓宇內部溫度、濕度以及外部氣象條件各項環境數據，以及換熱站水溫、水壓及鍋爐房的燃料消耗與排放數據，之后依據分別計算各類數據的數據均值，并基于3σ原則識別各類數據中的異常值，并通過線性插值法處理各類數據中的異常值與缺失值；
16、s1.2：將不同來源數據歸一化處理，按照各類數據的時間戳將不同設備和區域數據對齊，之后基于加權平均模型整合來自不同數據源的各類數據，以形成統一的全局動態視圖，再依據實時采集的樓宇、換熱站與鍋爐房各類數據，匯總樓宇、換熱站與鍋爐房的狀態，以實時更新全局動態視圖。
17、作為本專利技術的進一步方案，所述圖譜構建模塊構建包含樓宇、換熱站和鍋爐房的實體關系網絡具體步驟如下：
18、s2.1：基于構建的全局動態視圖，收集不同設備、區域和數據源的詳細數據，根據業務需求對各組數據進行分類，并通過nlp技術識別各類數據中的實體信息，將識別的各組實體作為節點；
19、s2.2：根據設備運行機制和傳感器數據，獲取實體之間的物理和邏輯關系，將各組實體之間的物理和邏輯關系作為邊，并通過生成的邊將對應的節點相連，并根據設備運行機制和傳感器數據為每個實體分配對應屬性，以生成實體關系網絡；
20、s2.3：基于實體關系網絡，通過語義推理規則生成推理規則，當實時數據流入時，實體關系網絡利用實時數據動態更新網絡中的實體屬性和關系。
21、作為本專利技術的進一步方案，所述需求預測模塊依據多組動態因素預測未來供暖需求具體步驟如下：
22、s3.1：從實體關系網絡中提取歷史供暖數據，并將各組供暖數據預處理為多維時序數據，以構成對應輸入數據，之后將輸入數據進行標準化處理，并將其劃分為訓練集、驗證集和測試集，基于cnn架構創建一組需求預測模型；
23、s3.2：依據設定的訓練批次，將訓練集數據依次輸入至需求預測模型，模型輸入層接收格式化后的訓練集數據，并通過卷積層中的一維卷積核提取時間維度上的特征數據，池化層將提取的特征數據進行下采樣，以減少特征維度，降低計算復雜度；
24、s3.3：通過多組卷積層以及池化層對訓練數據進行反復卷積以池化操作，并將最終特征數據輸入至全連接層，之后全連接層將提取的特征數據展開為一維向量，并通過輸出層輸出最終預測的熱量需求；
25、s3.4：使用mse作為損失函數計算預測值與真實值之間的偏差值，并依據鏈式法則將偏差值從模型輸出層開始輸入，并計算該偏差值對于模型各層的梯度，再使用adam算法更新模型參數，通過驗證集和測試集計算評價指標，判斷模型性能，若需求預測模型性能未達到預設要求，則重新訓練，直至性能達標后停止訓練；
26、s3.5：將實時收集的最新供暖數據輸入至需求預測模型中，需求預測模型通過前向傳播輸出未來多個時間步的熱量需求。
27、作為本專利技術的進一步方案，所述流動調控模塊調控優化樓宇、換熱站以及鍋爐房之間的循環水流動具體步驟如下：
28、s4.1：從實體關系網絡中收集樓宇、換熱站以及鍋爐房之間的循環水流動系統的水流量、水溫、壓力以及水泵性能各項參數，并依據樓宇、換熱站與鍋爐房的連接關系，形成水力網絡拓撲，初始化循環路徑的流量和路徑阻力，通過隨機生成的方式獲取多組流動方案，并將生成的方案組成一組種群，同時生成多組水滴，其中每個水滴的位置代表一個流動方案；
29、s4.2：隨機生成多組水滴的位置，基于最小化循環水系統的總能耗為目標設置適應度函數，之后通過適應度函數計算各組水滴對應流動方案的適應度值，并根據適應度值對種群排序，適應度最高的水滴為主河，其余水滴作為支流，根據支流適應度值分配其初始流量；
30、s4.3：基于主河以及支流的適應度值，計算主河與支流之間的距離，在[0，1]范圍內生成兩個隨機因子，并基于生成的隨機因子通過模擬樣本特征的線性更新，不斷調整支流的特征值以及支流位置，使支流與主河不斷靠近，以形成新的支流；
31、s4.4：基于當前支流適應度值的平均值或中位數，設定適應度閾值，通過目標函數計算當前各支流的適應度值，并分本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，包括采集整合模塊、圖譜構建模塊、需求預測模塊、多準則優化模塊、流動調控模塊、策略生成模塊、決策強化模塊、動態調整模塊、反饋調節模塊以及監測維護模塊；
2.根據權利要求1所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述采集整合模塊構建全局狀態的動態視圖具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述圖譜構建模塊構建包含樓宇、換熱站和鍋爐房的實體關系網絡具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述需求預測模塊依據多組動態因素預測未來供暖需求具體步驟如下：
5.根據權利要求3所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述流動調控模塊調控優化樓宇、換熱站以及鍋爐房之間的循環水流動具體步驟如下：
6.根據權利要求1所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述決策強化模塊模擬評估具體步驟如下：p>...
【技術特征摘要】
1.一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，包括采集整合模塊、圖譜構建模塊、需求預測模塊、多準則優化模塊、流動調控模塊、策略生成模塊、決策強化模塊、動態調整模塊、反饋調節模塊以及監測維護模塊；
2.根據權利要求1所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述采集整合模塊構建全局狀態的動態視圖具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種供暖節能樓宇、換熱站與鍋爐房聯動控制系統，其特征在于，所述圖譜構建模塊構建包含樓宇、換熱站和鍋爐...
【專利技術屬性】
技術研發人員：宋遜文，任彥碩，張慧，李明華，
申請(專利權)人：秦皇島文怡自控技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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