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《基于實際數(shù)據(jù)的集中供熱系統(tǒng)運行策略的識別與評價》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、基于實際數(shù)據(jù)的集中供熱系統(tǒng)運行策略的識別與評價IdentificationandEvaluationofOperationalStrategyofCentralHeatingSystemBasedonActualData工程領域：環(huán)境工程（專業(yè)）作者姓名：季翔指導教師：田喆教授企業(yè)導師：郭梁雨副研究員天津大學環(huán)境科學與工程學院二零一七年十二月萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)摘要實現(xiàn)供熱系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的前提是掌握系統(tǒng)當前的運行調(diào)節(jié)策略，供熱計量系統(tǒng)在建筑設備管理中的應用，使得大量的采暖運行數(shù)據(jù)被記錄下來，這些數(shù)據(jù)中往往隱含著系統(tǒng)運行調(diào)節(jié)
2、的信息，通過對這些數(shù)據(jù)的分析與挖掘，得到系統(tǒng)的運行策略，無疑是最佳的方案。然而，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法難以提取這些海量的時序數(shù)據(jù)中隱含的信息。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑻幚砗Ａ繑?shù)據(jù)的復雜算法結(jié)合到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法中，從而可以從復雜數(shù)據(jù)中提取有用的知識。將自相關函數(shù)圖檢驗法、傅里葉變換、聚類分析、決策樹分析、相關性分析和格魯布斯法等數(shù)據(jù)挖掘方法有效結(jié)合，分別建立了一套識別換熱站供熱運行模式，供水溫度運行調(diào)節(jié)策略，循環(huán)流量運行調(diào)節(jié)策略的數(shù)據(jù)挖掘方法。通過識別供熱系統(tǒng)采暖季內(nèi)既有供熱模式，發(fā)現(xiàn)相同熱源的換熱站供熱模式基本相同，供水溫度和流量的運行調(diào)節(jié)策
3、略各有不同；通過分析二次側(cè)供水溫度的運行調(diào)節(jié)策略，可以得到十六種不同的運行調(diào)節(jié)策略；通過分析二次側(cè)循環(huán)水流量的運行調(diào)節(jié)策略，可以得到三種不同的運行調(diào)節(jié)策略。將換熱站的建筑耗熱量指標和耗電輸熱比作為評價換熱站供熱調(diào)節(jié)效果的反饋參數(shù)，分析既有換熱站的運行調(diào)節(jié)策略并對其進行比較與評價。發(fā)現(xiàn)在調(diào)節(jié)二次側(cè)供水溫度時，在隨動調(diào)節(jié)的基礎上根據(jù)時間進行調(diào)節(jié)并加入人工調(diào)節(jié)的運行調(diào)節(jié)策略最優(yōu)；在調(diào)節(jié)二次側(cè)循環(huán)水流量時，采用分階段定流量運行的運行調(diào)節(jié)策略效果最好，以上研究結(jié)果對精細化按需供熱有較好的實際意義與應用價值。關鍵詞：集中供熱，運行調(diào)節(jié)，模式識別
4、，數(shù)據(jù)挖掘，評價優(yōu)化I萬方數(shù)據(jù)II萬方數(shù)據(jù)ABSTRACTTheidentificationofthecurrentoperationstrategyofaheatingsystemisthebasicprerequisiteofoperationoptimization.Theapplicationofheatmeteringsysteminthemanagementofbuildingservicesmakesalargenumberofheatingoperationdatatoberecordedandinwhichthei
5、nformationofsystemoperationregulationisoftenhidden.Therefore,itundoubtedlyisthemostconvenientandusefulprogramtoobtaintheoperationstrategyofheatingsystemthroughtheanalysisofthesedata.However,it’sdifficultforthetraditionaldataanalysismethodtohandlethesemassiveandmulti-di
6、mensionaltimeseriesdata.Thedataminingtechnologywhichcombinethetraditionaldataanalysismethodswiththecomplexalgorithmofprocessingmassivedataprovidesagoodtoolforextractusefulinformationfromthemessydata.Combinedifferentdataminingmethods,suchasautocorrelationfunctionchartte
7、st,fouriertransformation,clusteranalyzing,decisiontreeanalyzing,correlationanalyzingandGrubbseffectivelytosetupthreedataanalysismodels.Thethreemodelsareusedtoidentifytheheattransferstationheatingmode,watertemperatureregulationstrategy,circulationflowregulationstrategy.
8、Byidentifyingtheexistingheatingmodeofthecentralheatingsystem,itisfoundthattheheatingmodesoftheheatexchangestationswit
