集中供热的智慧化管理与控制策略探讨
来源:用户上传
作者:
摘 要：智慧供热技术不仅能够解放繁重的体力劳动，还将进一步解放脑力劳动，为供热行业决策者提供更多管理及创新的空间。智慧供热将提供安全、舒适、便捷的供热系统，不断满足人民日益增长的美好生活需要，推进社会进步。本文基于集中供热的智慧化管理与控制策略探讨展开论述。
关键词：集中供热;智慧化管理;控制策略
1 引言
智慧化换热站是实现智慧供热的重要环节和关键节点，只有在换热站建设过程中对换热器、水泵、阀门及管道工艺等暖通硬件设备的质量严格把关，同时高质量建设换热站各种温度压力测点、实现换热站电动阀-水泵联动、补水泵与水箱液位联动等连锁措施，才能实现换热站的按需供热和热源能力不足时的热量调控，对供热企业的科学生产经营和精细化管理起到了积极的作用。由此将不断提升供热系统的智能化、信息化水平，才能实现环保与民生改善的双赢。
2 智慧化供热现状以及发展趋势
随着社会的发展和进步，以互联网为基础的大数据时代已经在为人们的日常生活和工作提供着极大的便利，但是，大数据时代的到来，也加速了各行各业的变革，以电子信息技术和互联网为核心的数据共享和智能化已经成为了各行各业在未来的发展方向。作为供热企业，关乎百姓在冬季的正常生活和资源的大量消耗，供热工作中如何更好地引入智慧化的管理，决定着供热企业能否满足当下的时代和居民需求，也就是决定了集中供热企业在未来的发展前景。供热管网的动态热特性研究不仅对于供热系统的优化运行是非常重要的，比如说确定热源和水泵的启停时间、根据热负荷调节热源的供热量以满足建筑的热需求，减少建筑供热能耗，提供建筑供热质量等;同时对于研究可再生能源供热（比如风能、太阳能等）也是必须的研究内容。可再生能源具有随机性、波动性、不确定性的特点，当利用可再生能源供热时，势必会造成供热系统的波动，影响供热系统的安全稳定运行和供热质量。而供热系统动态热特性的研究不仅可以为可再生能源供热提供安全供热的保障，同时通过供热系统热动态特性研究获得并利用供热系统的热惯性，可以提高可再生能源供热的经济性和环保性。但是与供热管网稳态热特性建模相比，动态热特性建模需要追踪流体在管道中的传递时间、流体在传输中的热损失以及管网在当前时间之前的温度分布，所以动态热特性建模将更加复杂。
3 集中供热系统的构成
城市的集中供热系统是一个十分复杂的系统，该系统运行的过程中，对于其内部设备和结构的构成都有着很高的要求，组成元素很多，而组成元素之间的构建方式又会使系统的运行呈现出不同的效果，如果元素的构建不合理，就会影响到集中供热系统的运行水平。集中供热系统的内部构成要素主要包括热源、热力网和热用户，热源指的是供热的热源，是供热系统建设的重要基础;供热网指的是集中供热系统的运行网络，对于集中供热系统功能的发挥也有着关键性的作用;热用户指的是供热系统的最终服务用户，是整个集中供热系统运行的末端要素。所以在城市的集中供热系统运行过程中，要求设计方必须要严格控制好集中供热系统的内部构成，对相关要素进行有效协调，充分发挥出集中供热系统的运行效果。
4 智慧化管控原理
换热站智能控制系统通过对模拟量和开关量信号的采集，利用现代工业自控技术、计算机技术、通信技术、物联网技术，实现由传统的人工操作模式向现代化、自动化、智能化的模式转变，最终实现自动控制与无人值守。智慧化管控的原理，实际上就是利用了物联网作为基础。物联网是信息技术高度发展的产物。所谓物联网，就是利用电子信息技术和互联网在商品与商品、人与商品之间形成更加智能的联系。由于商品也是物品，所以这个网络被称作物联网。物联网的工作原理主要分成3个部分，第一个部分是对物品的全面感知，这个部分实际上就是对商品进行较为详尽的描述，收集商品相关的各种信息。之所以叫做全面感知，就是这个信息采集过程中是模拟用户的感知进行信息采集的，所以对于商品的信息采集的更加全面。信息采集之后，需要对信息进行统一的处理封装然后集中存储到处理器当中。最后就是当用户的需求信息发送到控制系统之后，智能化地对商品信息进行筛选和匹配，对于满足用户需求的信息进行处理和传输。也就是说，物联网的设计思路实际上是信息采集、传送和处理与一体的智能化管控网络。
5 高效热源技术
我国城市集中供暖系统在运行的过程中，热源是整个系统中的关键构成要素，也是集中供热系统运行的基础，目前我国很多地区在进行城市集中供暖系统运行时，由于热源技术比较落后，所以给环境和生态带来了巨大的负担。因此随着我国可持续发展战略的不断落实，城市集中供热系统中已出现了高效热源技术，高效热源技术与传统热源技术相比，能够有效提高社员的利用率，降低对环境和生态的影响。
6 智能供热技术
智能供热技术主要针对的是集中供热系统的管网自动化调节和运行，该技术在使用的过程中，能够对城市供热系统内的相关要素以及供热过程进行分析，获取集中供热系统运行的数据信息，辅助相关人员对其进行调整，这能够促进城市集中供热系统运行水平的进一步提升。通过各类传感器获取的数据，经大数据分析，可得到可视化分析结果。直观的显示各类数据的特点及其相互之间隐含的关系，使其更容易被接受。通过各类数据挖掘算法，深入数据深层，挖掘出以往不易发现或被人忽视的规律。如哈尔滨工业大学王素玉等人通过数据挖掘方法，考虑建筑物热惰性，引入当量室外空气温度的概念，找出了当前供热负荷与之前几天的室外空气温度的关系。在信息处理中，大量数据的解决非常复杂，通过人工智能代替及模仿人类思维能够很好地解决这一问题。供热过程中负荷变化以往多数是通过经验数值来调整。人工神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习、自适应能力和并行信息处理能力，非常适用于供热系统负荷预测，从而对负荷调整起到辅助决策的作用。常用的其他预测方法还有小波分析法、支持向量机法、混沌理论预测法等。不同方法之间的输入变量和预测对象不尽相同。辽宁工程技术大学王东亚等人选取室外温度、室外风速、日期类型、光照率、时间、供水流量、供水温度、回水温度等八个参数作为输入变量，对供热系统日负荷了预测。清华大学马涛等人通过考察供回水温度、室外溫度、历史室温等因素中与预测室温关系最为密切的历史信号点，用小波分析法进行数据处理，从而对供热系统负荷进行了预测。
7 结束语
当前供热还主要依靠燃煤电厂提供热源，电厂运行难免对大气造成一定的污染，而雾霾治理工作日益严峻，热力企业粗放式的管理越来越难以适应发展的需要;煤改气、煤改电造成的能源成本急剧升高，而且脱硫除尘、排放指标的定量考核也造成运行成本的升高。只有靠计算机专家系统代替人工经验、靠自动化控制代替人力劳动，运用现代化的科学管理技术、自控设备的有效运行，才能实现换热站的智慧化、自动化运行目标。
参考文献：
[1] 陶彦吉.集中供热换热站控制系统的研究与设计[D].兰州理工大学，2019.
[2] “中科智暖”城市热网智控系统[J].自动化博览，2019（3）：68～71.
[3] 路国伟.集中供热系统换热站的节能措施[J].山西建筑，2019（8）：177～178.
[4] 付国栋，谢争先，肖常磊，赵然.大温差吸收式换热技术换热站应用案例分析[J].建筑热能通风空调，2019（2）：70～72+83.
[5] 张丽蓉，姜慧琴，陈亮.换热站由一次侧向二次侧直接补水全自动节能定压装置[J].节能，2019（2）：73～74.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15064110.htm
