基于证据驱动的集中供应系统异常状态监测方法

    公开(公告)号:CN116955082A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310949094.6

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明涉及集中供应系统监测技术领域,尤其涉及一种基于证据驱动的集中供应系统异常状态监测方法。该方法包括:步骤一、构建运行数据库;步骤二、构建证据库;步骤三、利用证据KNN分类器对集中供应系统中的设备和管网异常状态进行监测;步骤四、利用反演技术对异常变量进行定位;步骤五、利用近邻残差及专家知识进行预警原因诊断。本发明采用聚类算法将历史运行数据分类挖掘出其蕴含的系统典型运行工况,并将各类别分为类核、类晕以及过渡区域采用证据的形式对集中供应系统的运行状态进行了表征。本发明利用EKNN分类器对集中供应系统进行状态监测与预警,仅需要系统的正常运行数据就可以构建系统异常状态预警模型,克服了故障样本缺乏的困难。

    基于机理和数据混合驱动的供暖管网调控方法和系统

    公开(公告)号:CN116738630A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310524688.2

    申请日:2023-05-10

    Abstract: 本发明涉及供暖管网运行调控领域,尤其涉及一种基于机理和数据混合驱动的供暖管网调控方法和系统。步骤如下:S1、获取供暖管网中各管段的结构参数和各热力站的设计参数,构建供暖管网的水力工况机理模型;S2、获取供暖管网各热力站的逐时运行数据,利用逐时运行数据建立管段阻力系数辨识模型;S3、利用遗传优化算法求解管段阻力系数辨识模型,得到各管段的阻力系数值,代入水力工况机理模型,建立机理与数据混合驱动的供暖管网模型;S4、利用所建立的供暖管网模型计算全网阀门开度并统一下发,进行运行调控。本发明充分考虑管段阻力特性系数随时间发生的变化,构建阻力系数辨识模型求解阻力系数,优化水力工况机理模型,有效提高模型精度。

    一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法

    公开(公告)号:CN119989023A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510062176.8

    申请日:2025-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法,涉及集中热系统换热站供暖负荷预测技术领域,包括获取侧供热负荷历史数据与气象数据并进行预处理,再将其按天数切片,分成训练集和验证集;根据供热负荷变化情况,对训练集进行天气类型的粗分类,再对天气类型进行细分类,得到不同天气类型的特征;结合灰色关联度分析与皮尔森积矩相关系数,得到目标日与各天气类型之间的关联度最大的数值,选取对应数据集作为输入;通过组合神经网络模型进行训练,并得到供热负荷预测结果。因此,采用上述一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法,能够提高集中供热系统换热站热负荷的预测精度,并具备更强的灵活性与普适性。

    一种基于机理模型驱动的建筑热容修正方法

    公开(公告)号:CN116562046A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310591401.8

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于机理模型驱动的建筑热容修正方法,涉及识别修正建筑物性参数技术领域。一种机理模型结合实验数据驱动的建筑热容修正方法,包括以下步骤:S1:根据建筑的热量传递的机理过程,建立建筑热平衡相关机理模型;S2:安装实验设备,采集和建筑负荷相关的各种历史数据,随之进行数据清洗,形成虚拟储能相关的建筑负荷数据库;S3:将n组建筑数据(组数和未知的热容值数量一致)带入建筑热平衡相关机理模型,获取n/7组建筑热容值C;S4:通过优化算法对获取的热容值进行修正,生成最优建筑热容值Ce;S5:将剩余数据带入建筑热平衡相关机理模型,对最优建筑热容值Ce进行验证。本发明的有益效果在于:提高了建筑热相关机理模型的精度,更符合工程实际。

    基于随机森林的供热管网泄漏故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117540302A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311547659.4

    申请日:2023-11-20

    Abstract: 本发明涉及供热管网故障检测技术领域,尤其涉及一种基于随机森林的供热管网泄漏故障检测方法及系统。S1、获取供热管网各管段的结构参数和各换热站的设计参数,构建水力工况仿真模型;S2、获取供热管网实时运行数据,构建管段阻力特性系数机理辨识模型;S3、获取管网泄漏运行仿真数据,添加泄漏标签,构建管网泄漏专家数据库;S4、利用半监督数据特征学习算法统一不同变量的特征分布并平衡不同变量的方差,构建数据特征处理模型;S5、利用泄漏专家数据库训练随机森林监测模型,而后用于实时检测管网的泄漏工况。本发明有效地解决了实际城市集中供热管网系统泄漏运行数据缺失的问题,利用随机森林预测管网泄漏,有效提高了预测准确率。

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