[发明专利]一种区域供热网络动态等值建模方法及系统

权利要求书

1.一种区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，包括：

提取供热管道的稳态运行数据；

基于数据驱动的分段仿射自回归方法对所述稳态运行数据进行计算，得到特征向量集；

根据聚类算法、作用域边界估计算法和所述特征向量集对单段供热管道的所述稳态运行数据进行划分，得到多个差分工作域；

对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型；所述动态等值模型包括HSM模型、LSTM模型或ARX模型；

级联多段供热管道的动态等值模型，以建立级联供热网络动态等值模型。

2.根据权利要求1所述的区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，所述提取供热管道的稳态运行数据，包括：

基于随机抽样一致算法，根据预设窗口内的瞬时流量数据确定实际需要的稳态数据；

基于最小二乘法，根据所述实际需要的稳态数据拟合出所述预设窗口内的瞬时流量曲线模型；

根据所述瞬时流量曲线模型定义稳态判别指标；所述稳态判别指标包括所述瞬时流量曲线的多项式滤波值的最大值与最小值的差值小于第一预设阈值、实际需要的稳态数据的瞬时流量数据的最大值与最小值差值小于第二阈值和所述瞬时流量曲线模型的系数小于第三阈值；

提取满足所述稳态判别指标的各个供热管道的管道出口温度数据；

根据所述稳态判别指标和所述管道出口温度数据确定各个供热管道的所述稳态运行数据。

3.根据权利要求1所述的区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，所述基于数据驱动的分段仿射自回归方法对所述稳态运行数据进行计算，得到特征向量集，包括：

根据供热管道运行特性确定供热管道模型的输入阶次和输出阶次；所述供热管道模型的控制输入为一次供水输入温度，所述供热管道模型的扰动输入为环境温度，所述供热管道模型的系统输出为一次供水出口温度；

基于输入向量的架构，根据所述环境温度确定所述供热管道模型的模型输出，根据所述一次供水输入温度、所述一次供水出口温度和所述环境温度确定所述供热管道模型的输入向量；

以所述稳态运行数据中的任意一个数据点作为数据中心，计算除所述数据中心以外的各个所述数据点的输入向量与所述数据中心的输入向量之间的欧氏距离，选择所述欧氏距离最小的c-1个点构成邻近数据点；

根据所述邻近数据点建立各自工况的局部数据集；

基于所述局部数据集，利用最小二乘计算公式求所述局部数据集的参数向量，并根据所述参数向量和局部数据集中的输入向量均值构建所述特征向量集。

4.根据权利要求1所述的区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，所述根据聚类算法、作用域边界估计算法和所述特征向量集对单段供热管道的所述稳态运行数据进行划分，得到多个差分工作域，包括：

基于高斯分布算法，计算所述特征向量集中特征向量的协方差；

根据所述协方差和高斯分布算法，对所述特征向量的均值的置信度用统一标准进行评价；

基于K-Means算法对每个所述特征向量进行聚类，通过聚类的个数将所述特征向量对应的所述稳态运行数据划分成相应的工作域，并存储各所述工作域内的稳态数据；

基于支持向量机获取各所述工作域的超平面方程；

根据所述超平面方程和各所述工作域内的稳态数据确定所述差分工作域。

5.根据权利要求1所述的区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，所述对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型，包括：

依据ARX模型架构和供热管道的系统特性，确定输入输出阶次并构建ARX初始模型；

对所述ARX初始模型进行参数辨识，得到所述ARX模型；

建立神经网络；所述神经网络的输入和输出分别与所述ARX模型的输入和输出相同；所述神经网络为所述LSTM模型。

6.根据权利要求1所述的区域供热网络动态等值建模方法，其特征在于，所述对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型，还包括：

根据管道运行特性建立非线性常微分方程；

根据预设的状态量和所述非线性常微分方程建立供热管道的状态空间模型；

根据所述状态空间模型和神经网络算法建立混合半机理模型。