供热系统短期热负荷预测及热网调度系统研发
这是一篇关于集中供热,热负荷预测,PSO-XGBoost,热网调度系统,物联网的论文, 主要内容为集中供热是我国北方地区的一项重要民生工程,而传统供热企业普遍存在信息化、智能化水平不足的问题。在对陕西榆林能源集团红山热力公司进行实地调研后,发现主要存在以下三点问题:(1)供热过程中仅依靠工业组态软件进行设备控制,智能化程度低,系统界面简陋,亟需信息化升级;(2)未能按需供热,导致热户的用热体验不佳,亟需引入精准调控热户室温的技术手段;(3)调度人员在进行热负荷预测时以主观经验为主,造成资源浪费,亟需理论模型的支撑。为了切实解决供热企业信息化升级、节约能耗、实现按需供热的实际诉求,本文的工作围绕短期热负荷预测研究与热网调度系统研发两方面展开:(1)建立热负荷预测模型。对集中供热过程中的热负荷影响因素、数值变化特性进行分析,结合机器学习技术与粒子群智能优化算法,实现了一种基于PSO-XGBoost的多维度热负荷预测模型,MAPE值为3.81%,整体预测精度达到96.19%。(2)结合PSO-XGBoost模型、物联网技术、Spring Boot框架、Web Socket通信、多线程、Redis缓存、ECharts数据可视化等主流框架与技术,研发了热网调度系统。系统由用户界面层-业务逻辑层-数据访问层-数据感知层四层架构组成,通过物联网技术将热源、一次网、换热站、二次网、热户连接成一个完整的供热网络;结合Mod Bus通信协议、Web Sockt技术实现了对供热现场设备的远程控制以及供回水温度、压力、流量等关键数据的实时采集推送;使用多线程技术降低数据入库的等待时间,提升系统性能;借助Redis缓存技术降低My SQL数据库的访问压力;采用NB-Io T技术实现对热户室温的精准调控;融合PSO-XGBoost多维度预测模型辅助调度人员进行负荷预测;运用ECharts数据可视化技术将各类数据清晰直观的展现到系统页面,使得调度人员能够更加清晰直观的把控全局,科学合理的进行生产调度。本文所研发的热网调度系统集远程控制、信息归档、负荷预测、异常报警、数据可视化等多种功能于一体,现已应用到供热公司进行供热生产调度,对供热公司的实际供热生产具有指导意义,得到供热公司的肯定。
供热系统短期热负荷预测及热网调度系统研发
这是一篇关于集中供热,热负荷预测,PSO-XGBoost,热网调度系统,物联网的论文, 主要内容为集中供热是我国北方地区的一项重要民生工程,而传统供热企业普遍存在信息化、智能化水平不足的问题。在对陕西榆林能源集团红山热力公司进行实地调研后,发现主要存在以下三点问题:(1)供热过程中仅依靠工业组态软件进行设备控制,智能化程度低,系统界面简陋,亟需信息化升级;(2)未能按需供热,导致热户的用热体验不佳,亟需引入精准调控热户室温的技术手段;(3)调度人员在进行热负荷预测时以主观经验为主,造成资源浪费,亟需理论模型的支撑。为了切实解决供热企业信息化升级、节约能耗、实现按需供热的实际诉求,本文的工作围绕短期热负荷预测研究与热网调度系统研发两方面展开:(1)建立热负荷预测模型。对集中供热过程中的热负荷影响因素、数值变化特性进行分析,结合机器学习技术与粒子群智能优化算法,实现了一种基于PSO-XGBoost的多维度热负荷预测模型,MAPE值为3.81%,整体预测精度达到96.19%。(2)结合PSO-XGBoost模型、物联网技术、Spring Boot框架、Web Socket通信、多线程、Redis缓存、ECharts数据可视化等主流框架与技术,研发了热网调度系统。系统由用户界面层-业务逻辑层-数据访问层-数据感知层四层架构组成,通过物联网技术将热源、一次网、换热站、二次网、热户连接成一个完整的供热网络;结合Mod Bus通信协议、Web Sockt技术实现了对供热现场设备的远程控制以及供回水温度、压力、流量等关键数据的实时采集推送;使用多线程技术降低数据入库的等待时间,提升系统性能;借助Redis缓存技术降低My SQL数据库的访问压力;采用NB-Io T技术实现对热户室温的精准调控;融合PSO-XGBoost多维度预测模型辅助调度人员进行负荷预测;运用ECharts数据可视化技术将各类数据清晰直观的展现到系统页面,使得调度人员能够更加清晰直观的把控全局,科学合理的进行生产调度。本文所研发的热网调度系统集远程控制、信息归档、负荷预测、异常报警、数据可视化等多种功能于一体,现已应用到供热公司进行供热生产调度,对供热公司的实际供热生产具有指导意义,得到供热公司的肯定。
供热系统短期热负荷预测及热网调度系统研发
这是一篇关于集中供热,热负荷预测,PSO-XGBoost,热网调度系统,物联网的论文, 主要内容为集中供热是我国北方地区的一项重要民生工程,而传统供热企业普遍存在信息化、智能化水平不足的问题。在对陕西榆林能源集团红山热力公司进行实地调研后,发现主要存在以下三点问题:(1)供热过程中仅依靠工业组态软件进行设备控制,智能化程度低,系统界面简陋,亟需信息化升级;(2)未能按需供热,导致热户的用热体验不佳,亟需引入精准调控热户室温的技术手段;(3)调度人员在进行热负荷预测时以主观经验为主,造成资源浪费,亟需理论模型的支撑。为了切实解决供热企业信息化升级、节约能耗、实现按需供热的实际诉求,本文的工作围绕短期热负荷预测研究与热网调度系统研发两方面展开:(1)建立热负荷预测模型。对集中供热过程中的热负荷影响因素、数值变化特性进行分析,结合机器学习技术与粒子群智能优化算法,实现了一种基于PSO-XGBoost的多维度热负荷预测模型,MAPE值为3.81%,整体预测精度达到96.19%。(2)结合PSO-XGBoost模型、物联网技术、Spring Boot框架、Web Socket通信、多线程、Redis缓存、ECharts数据可视化等主流框架与技术,研发了热网调度系统。系统由用户界面层-业务逻辑层-数据访问层-数据感知层四层架构组成,通过物联网技术将热源、一次网、换热站、二次网、热户连接成一个完整的供热网络;结合Mod Bus通信协议、Web Sockt技术实现了对供热现场设备的远程控制以及供回水温度、压力、流量等关键数据的实时采集推送;使用多线程技术降低数据入库的等待时间,提升系统性能;借助Redis缓存技术降低My SQL数据库的访问压力;采用NB-Io T技术实现对热户室温的精准调控;融合PSO-XGBoost多维度预测模型辅助调度人员进行负荷预测;运用ECharts数据可视化技术将各类数据清晰直观的展现到系统页面,使得调度人员能够更加清晰直观的把控全局,科学合理的进行生产调度。本文所研发的热网调度系统集远程控制、信息归档、负荷预测、异常报警、数据可视化等多种功能于一体,现已应用到供热公司进行供热生产调度,对供热公司的实际供热生产具有指导意义,得到供热公司的肯定。
热管网远程监测与负荷预测系统
这是一篇关于集中供热系统,热管网监测,热负荷预测,GRU-ARIMA,数据管理系统的论文, 主要内容为集中供热系统是重要的城市基础设施,它具有管网复杂、换热站点繁多与供热区域分散等特点。为保证其稳定经济地运行,需要进行热管网监测,并根据监测到的供热数据实时预测热负荷,据此及时调整供热。然而当前热管网监测方案普遍布线繁杂、拓展性差、远程节点数据易丢失,且热负荷预测方法精度较低。针对上述问题本文进行了如下研究:(1)针对热管网监测布线繁杂、拓展性差、远程节点数据易丢失的问题,设计了热管网无线监测终端、热管网无线监测路由器与ZigBee-4G无线网关。利用终端与路由在热管网中的换热站现场组建ZigBcc无线传感器网络进行数据采集,可避免布线、降低成本、提高实时性且便于拓展节点与管理。利用网关进行远程节点数据转发可有效解决用户端热力入口与管网关键节点等远程节点信号差导致的数据丢失问题。(2)为了对热管网监测到的供热数据进行有效管理,设计了拥有良好人机交互作用的热管网远程监测与负荷预测系统上位机软件,简称为智慧热网数据管理系统。本系统基于QT平台设计,采用MySQL进行数据管理,可实现热管网数据实时监测、历史数据查看、数据报表导出、历史曲线绘制、故障预警、热负荷预测、热负荷预测模型评估、提供供热调节建议与故障排查参考等多项功能。(3)为了提高热负荷预测精度,构建了基于GRU-ARIMA的热负荷组合预测模型。该模型不仅具备GRU模型可处理多维非线性时序数据与可应对参数突变的优势而且可利用ARIMA模型对时序特征进行有效提取,相比传统单一时序分析方法以及神经网络模型,预测精度都有很大的提升,可实现精准热负荷预测,为供热调节提供重要参考。(4)为了验证数据采集装置的性能与通讯的可靠性,进行了热管网无线监测装置的硬件测试与多场景数据采集测试。多场景数据采集测试包含换热站现场点对点传输测试、换热站现场组网采集测试与远程的终端结合网关数据采集测试。测试得到的数据延迟与丢包率可满足热管网监测实时性与有效性需求,有较大的工程应用价值。
基于NB-IoT的智能供热系统设计与实现
这是一篇关于智能供热,机器学习,热负荷预测,嵌入式,JavaEE的论文, 主要内容为能源安全、环境问题和经济问题是研究减少能源消耗和温室气体排放的驱动因素,能耗估算和监控是实现节能减排目标的重要途径。我国建筑能耗占社会能源消费比例的30%,其中建筑供暖能耗占建筑能源消耗的60%左右。城市集中供热系统存在供热粗放、缺乏控制、供热过程热量浪费严重、冷热不均匀等问题。随着物联网、嵌入式、云计算、机器学习技术的发展,城市集中供热系统的转型升级迎来了新的契机。为解决城市集中供热系统存在的问题,本文基于当前主流的物联网通信技术NB-Io T设计实现了智能监控系统。将供热系统中的硬件设备接入到物联网云平台,监控系统能够维护云平台中设备信息,实时监控能耗情况。管理人员能够通过监控系统下发设备控制指令,实现远程控制。针对项目背景本文首先分析了国内外研究现状,提出了供热系统的改造方案,根据改造方案对系统软硬件需求进行了论证。采集了供热系统的热负荷原始数据和气象数据,对数据进行了清洗和特征提取,分析了供热系统的非线性和时延特点,确定使用神经网络和SVR对热负荷进行预测。然后论述了二次网用户侧阀门控制器的软硬件设计与实现,进行了MCU选型和外围电路设计,根据硬件电路设计了相应的驱动程序。探讨了NB设备与电信物联网云平台的对接协议和对接方法,对NB设备的入网进行了测试验证。最后使用JavaEE技术设计实现了供热系统运行监控软件,实现系统用户管理、权限控制、设备管理、告警通知等功能,根据系统需求设计了测试用例,对系统功进行了功能测试和压力测试,验证系统满足需求。
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