[发明专利]一种基于卷积-自编码神经网络的供暖管控阀门智能调控系统

说明书

本发明构建了一种基于卷积‑自编码神经网络的供暖管控阀门智能调控系统，包括：数据采集模块，用于实时采集流经控制阀门的流体运行状态数据；数据库模块，用于接收实时状态运行数据并存储历史运行状态数据，状态识别模型包含于智能决策模块；智能决策模块，用于专家知识库基于当前供暖系统状态识别结果选择匹配度最高的调控决策方案，并将调控决策方案上传至信息管控平台；信息管控平台，用于显示当前运行状态并将智能决策结果提供给管控人员，由管控人员确认调控决策执行，从而实时、智能远程精准调控阀门开度大小，降低滞后性，保证供暖调节平衡。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，特别是一种基于卷积-自编码神经网络的供暖管控阀门智能调控系统，属于自动化调控技术领域。

背景技术

目前，我国城市集中供暖多采用二级管网式的供暖系统，热源通过换热站将一次网内热量供给二次网，二次网通过控制阀门开度大小传输热量给用户。控制阀门作为二次网中的关键供暖调控设备，仅用于调节小区单元楼内温度，并未入户，大多集中安装于小区地下停车场，且由于用户单元楼至换热站距离、房屋面积存在差异，用户供暖效果不同。

现有技术中，二级供暖管网中控制阀门开度大小调节完全依赖于定期供暖区域温度巡检和用户反馈，消耗大量人力物力，且人工调节阀门开度精度低，滞后性强，导致同一区域内供暖调节失衡，温度差异大，用户满意度低。因此，解决城市集中供暖过程中控制阀门智能调控难度大的问题，对于我国传统供暖行业的发展、智慧城市的构建具有重要意义。

发明内容

针对以上问题，本发明旨在提供一种基于卷积-自编码神经网络的供暖管控阀门智能调控系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种基于卷积-自编码神经网络的供暖管控阀门智能调控系统，包括：

数据采集模块，用于采集流经控制阀门的流体实时运行状态数据，该运行状态数据包括进回水温度、流量数据以及压力数据；将采集到的实时运行状态数据通过远程通信模块上传至数据库模块；

数据库模块，用于接收实时状态运行数据及存储历史状态运行数据(实时状态数据可转化为历史状态数据)，并将实时状态运行数据代入至利用历史状态数据训练好的神经网络智能决策模块；

智能决策模块，用于根据实时运行状态数据识别供暖管网实时运行状态，并基于状态识别结果利用专家知识库选择匹配度最高的阀门调控决策方案，将决策结果上传至信息管控平台；

信息管控平台，用于将智能决策结果呈现给管控人员，由管控人员确认阀门调控决策的执行，从而实时、智能的调控阀门开度。

在一种实施方式中，数据采集模块包括控制阀门内部的温度传感器、压力传感器及流量传感器，分别用于采集管道内部的进回水温度、管道内压力数据及进回水流量数据；

数据采集模块还包括控制阀门顶部的通信模块，该模块采用GPRS通信技术，传输距离可达1200米，通信模块与上述三个传感器相连，将采集到的实时运行状态数据上传至数据库模块。

在一种实施方式中，数据库模块包括实时状态数据集和历史状态数据库，实时状态数据集在下一组运行状态数据接收后即存储至历史运行状态数据库，历史状态数据库内数据用于训练、验证、更新状态识别模型，并将实时状态数据集代入至利用历史状态数据训练完成的状态识别模型中识别供暖系统实时运行状态。

在一种实施方式中，智能决策模块包括运行状态识别模型和专家知识库决策模型，运行状态识别模型用于根据实时运行状态数据识别供暖系统当前状态，专家知识库决策模型用于根据所识别的状态选取匹配度最高的阀门调控决策。

在一种实施方式中，信息管控平台包括显示模块和调控决策执行模块，显示模块用于显示智能决策结果，并由管控人员确定调控决策的执行。