【摘 要】
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传统区域供热系统能源浪费严重,结合负荷模型和仿真模型,可以实现按需供热。本文针对某一建筑面积为232161 m~2的高校综合建筑群,分析2016-2019年的总能耗情况,能源浪费严重,需要对系统进行升级改造。本文采用LSTM长短期记忆神经网络,数据滚动输入网络输入层,训练阶段采用2021.01.01-2021.01.03的历史数据,输入层为5个变量:室外温度、室内温度、供水温度、回水流量、实际热负
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传统区域供热系统能源浪费严重,结合负荷模型和仿真模型,可以实现按需供热。本文针对某一建筑面积为232161 m~2的高校综合建筑群,分析2016-2019年的总能耗情况,能源浪费严重,需要对系统进行升级改造。本文采用LSTM长短期记忆神经网络,数据滚动输入网络输入层,训练阶段采用2021.01.01-2021.01.03的历史数据,输入层为5个变量:室外温度、室内温度、供水温度、回水流量、实际热负荷,输出为逐时热负荷,迭代条件为任一时刻的模拟负荷和实际负荷的相对误差小于5%;采用确定权重的神经网络算法,模拟2021.01.04-2021.01.11的逐时热负荷,输入层为3个变量:室外温度、供水温度、回水流量。针对12#热力入口,2021.01.04的0:00-6:00的逐时相对偏差范围是1.36%-2.47%;2021.01.04-2021.01.06每天的逐时相对偏差范围分别是0.31%-4.91%、0.29%-4.59%、0.31%-4.18%;01.04-01.06和01.04-01.11的逐时相对偏差范围分别是0.29%-4.91%、0.24%-7.89%。结果表明:得到在时间上越靠近训练样本的时间,得到的模拟结果的准确度就越高。本文采用Flowmaster热流体系统仿真软件,建立1个热源,47个热力入口的仿真模型。输入各元件固定参数,输入系统的变量分别是:站里供水温度、供水压力、供水流量、阀门调节开度曲线、换热系数K、室外温度。针对B站低区,2021.01.04的0:00-6:00的逐时实际热负荷和逐时仿真热负荷相对偏差范围是0.82%-2.47%;2021.01.04-2021.01.06每天的相对偏差范围分别是0.39%-4.53%、0.13%-3.84%、0.26%-4.47%;01.04-01.06的相对偏差范围是0.13%-4.53%;01.04-01.06管控入口的逐时负荷相对偏差范围是0.34%-17.42%。仿真表明:仍需要对模型中换热系数K及其他变量标定,提高模型的有效性。联合热负荷模型和系统仿真模型,可以实现系统的数字孪生。参照2020.12.17的系统实际运维信息,确定算例的阀位开度水平及相应负荷,并以相同阀位开度水平,仿真分析2021.01.04-2021.01.06的运维信息。结果表明:B站低区合计（一天,三天）的相对误差12-15%,所有的管控入口合计（一天,三天）的相对误差7-11%,说明需要修订和完善模型及标定参数。通过上述分析,虽然基于模型得出结果,并进行了初步分析,一定程度可以说明模型的可靠性,但是需要修订和完善模型及标定参数,加强模型的负荷预测及自学习功能,提高系统仿真性能,以实现对实际系统的真实映射。
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