基于大数据分析的二级网智能平衡系统应用

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.007

综合智慧能源 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (3): 44-49.doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.007

基于大数据分析的二级网智能平衡系统应用

左文东¹(), 李彪¹, 郭宝刚¹, 高晓宇², 顾吉浩², 王维贺³^,^*(), 董智鹏³

1.天津华电福源热电有限公司,天津 301700
2.河北工业大学能源与环境工程学院,天津 300401
3.工大科雅（天津）能源科技有限公司,天津 300401

收稿日期:2021-08-31 修回日期:2021-12-30 出版日期:2022-03-25
通讯作者: 王维贺^*（1993）,男,工程师,从事智慧供热技术研究与应用方面的工作, wangweihe@gdkeya.com。
作者简介:左文东（1972）,男,工程师,从事电厂的供热经营与管理方面的工作, zuowdfyrd@chd.com.cn。
基金资助:
河北省科技术厅河北工业大学科技创新战略资助项目(20180902);华电国际电力股份有限公司项目(JG0220200951)

Application of the secondary network intelligent balance system based on big data analysis

ZUO Wendong¹(), LI Biao¹, GUO Baogang¹, GAO Xiaoyu², GU Jihao², WANG Weihe³^,^*(), DONG Zhipeng³

1. Tianjin Huadian Fuyuan Thermal Power Company Limited,Tianjin 301700,China
2. School of Energy and Environmental Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China
3. Gongda Keya（Tianjin） Energy Technology Company Limited,Tianjin 300401,China

Received:2021-08-31 Revised:2021-12-30 Published:2022-03-25

摘要/Abstract

摘要：

以天津市某住宅小区为研究对象,建设了二级网智能平衡调控系统。基于对供热的大数据分析技术,实现了分户平衡控制,并以热用户舒适室温为目标的“站荷联动”智能调控策略指导热力站节能优化运行。在保障供热质量的前提下,实现了按需供热、节能降耗。通过对改造前后的供热运行数据对比分析可知：二级网供回水温差、用户回水温度离散度、室内温度达标率、循环水泵运行频率、循环泵耗电量以及单位面积热耗等均发生了显著变化。研究结果表明,启用二级网智能平衡系统后,该小区的单位面积热耗和电耗,分别下降14%和23%,热用户室温达标率为99%,供热质量明显提高,节能效果显著。通过对本项目的研究,旨在为同类项目的改造与设计提供参考。

关键词: 碳中和, 碳达峰, 二级网智能平衡, 大数据分析, 站荷联动, 智能调控, 精准供热

Abstract:

A secondary network intelligent balance system for a residential district in Tianjin was built. Based on big data analysis,heat can be accurately supplied to each dwelling house,and a "station-load linkage" intelligent regulation strategy aiming at providing comfortable room temperature for thermal power users was established to guide the energy-saving and optimal operation of the thermal power station.On the premise of ensuring the heating quality,the strategy realizes the heating on demand,energy-saving and consumption reduction.By comparing the heating operation data before and after the optimization,it can be seen that the temperature difference between the supply and return water of the secondary network,the dispersion of the household return water temperature,the compliance rate of indoor temperature,the operation frequency of the circulating water pump,the power consumption of the circulating pump and the heat consumption per unit area changed significantly.The research results showed that after taking the secondary network intelligent balance system,the heat consumption per unit area and power consumption per unit area in this residential area were reduced by 14% and 23% respectively,and the compliance rate of indoor temperature reached 99%.Moreover,the heating quality was improved significantly while the energy-saving effect was remarkable.The study on this project can provide reference for the transformation and design of similar projects.

Key words: carbon neutrality, carbon peaking, secondary network intelligent balance, big data analysis, linkage between thermal station and heat load, intelligent regulation, accurate heating

中图分类号:

TK01

左文东, 李彪, 郭宝刚, 高晓宇, 顾吉浩, 王维贺, 董智鹏. 基于大数据分析的二级网智能平衡系统应用[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(3): 44-49.

ZUO Wendong, LI Biao, GUO Baogang, GAO Xiaoyu, GU Jihao, WANG Weihe, DONG Zhipeng. Application of the secondary network intelligent balance system based on big data analysis[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(3): 44-49.

图/表 13

图1

表1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

表2

图9

图10

表3

参考文献 20

[1]	何建坤. 碳达峰碳中和目标导向下能源和经济的低碳转型[J]. 环境经济研究, 2021, 6(1):1-9.
	HE Jiankun. Low carbon transformation of energy and economy aiming for the peaking of carbon emission and carbon neutrality[J]. Journal of Environmental Economics, 2021, 6(1):1-9.
[2]	江亿, 胡姗. 中国建筑部门实现碳中和的路径[J]. 暖通空调, 2021, 51(5):1-13.
	JIANG Yi, HU Shan. Paths to carbon neutrality in China's building sector[J]. Heating Ventilating & Air Conditioning, 2021, 51(5):1-13.
[3]	穆连波, 王随林, 朱峰, 等. 燃气锅炉烟气冷凝余热深度回收系统应用与节能分析[J]. 暖通空调, 2020, 50(12):65-69.
	MU Lianbo, WANG Suilin, ZHU Feng, et al. Application and energy saving analysis of flue gas condensation waste heat deep recovery systems for gas-fired boilers[J]. Heating Ventilating & Air Conditioning, 2020, 50(12):65-69.
[4]	李琦, 韩冰城. 基于深度确定性策略梯度的热力站一次侧优化控制[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(29):193-200.
	LI Qi, HAN Bingcheng. Primary side optimization control of heating substations based on deep deterministic policy gradient[J]. Science Technology and Engineering, 2019, 19(29):193-200.
[5]	VESTERLUND M, DAHL J. A method for the simulation and optimization of district heating systems with meshed networks[J]. Energy Conversion and Management, 2015, 89:555-567. doi: 10.1016/j.enconman.2014.10.002
[6]	YOKOYAMA R, KITANO H, WAKUI T. Optimal operation of heat supply systems with piping network[J]. Energy, 2017, 137:888-897. doi: 10.1016/j.energy.2017.03.146
[7]	曹进喜. 热量计量数据在二次热网智能调节中的应用[J]. 中国计量, 2019(9):46-51.
[8]	郑刚, 李金刚, 刘依婷. 基于建筑综合物性系数的换热站运行调节策略分析[J]. 华电技术, 2021, 43(12):72-78.
	ZHENG Gang, LI Jingang, LIU Yiting. Analysis on operation regulation strategy for heat exchange stations based on building comprehensive physical property coefficients[J]. Huadian Technology, 2021, 43(12):72-78.
[9]	胡雪, 杨俊红, 刘德朝, 等. 基于人工智能与热力系统融合的综合节能[J]. 华电技术, 2020, 42(11):21-33.
	HU Xue, YANG Junhong, LIU Dechao, et al. Research on comprehensive energy-saving technology based on integration of artificial intelligence into thermal systems[J]. Huadian Technology, 2020, 42(11):21-33.
[10]	李甲年, 曲辰. 浅谈供热运行管理工作中二次网流量平衡调节的有效方法[J]. 区域供热, 2016(5):99-102.
[11]	史凯, 花博, 侯家涛, 等. 基于动态压差平衡阀和静态平衡阀的供热二次管网水力平衡案例分析[J]. 区域供热, 2018(6):81-88.
[12]	李更生, 王磊, 等. 基于回水温度平衡法智能二网平衡系统的应用分析[J]. 区域供热, 2019(1):66-70.
[13]	何乐. 智能楼栋平衡系统在供热二次网中的应用分析[J]. 区域供热, 2018(2):27-43.
[14]	刘剑, 付国栋, 付强, 等. 以用户室温作为调控目标的二次网智能平衡技术的应用[J]. 区域供热, 2020(4):129-133,145.
[15]	王建浮, 王炎, 吴钧, 等. 应用“通断法”热计量设备实现供热二网水利平衡自动调节方法[J]. 区域供热, 2020(1):14-22.
[16]	史登峰, 何乐, 王珂. 二次网热力平衡度概念及其分析应用[J]. 区域供热, 2020(2):106-109.
[17]	方修睦, 杨大易, 周志刚, 等. 供热自动化、信息化及智慧化的差异探讨[J]. 华电技术, 2020, 42(11):34-38.
	FANG Xiumu, YANG Dayi, ZHOU Zhigang, et al. Discussion on automation,informatization and intellectualization of heating[J]. Huadian Technology, 2020, 42(11):34-38.
[18]	张杰, 赵睿, 朱雷, 等. 岳康园高区户间热平衡系统的初步应用与研究[J]. 区域供热, 2021(1):116-124.
[19]	杨瑞. 智能化、数字化、网络化供热系统的构建与实施[J]. 华电技术, 2020, 42(6):83-86.
	YANG Rui. Construction and implementation of intelligent,digital and networked heat-supply system[J]. Huadian Technology, 2020, 42(6):83-86.
[20]	朱翼虎, 王芃. 水力平衡技术的现状分析与物联网水力平衡阀的应用[J]. 区域供热, 2017(5):80-83,117.

时段	起止时间	时长/d	室内均温/℃	室外均温/℃
1	11-26—12-10	15	23.00	0.42
2	12-11—12-25	15	22.80	-2.20

时间段	标准差S	极差ζ
调控前	3.50	9.5
调控后	1.32	3.5

基于大数据分析的二级网智能平衡系统应用

Application of the secondary network intelligent balance system based on big data analysis

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 13

参考文献 20

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	邹风华, 朱星阳, 殷俊平, 孟诗语, 江海燕, 陈爱康, 刘澜. “双碳”目标下建筑能源系统发展趋势分析[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(8): 36-40.
[2]	王雅雯, 宗绍梁, 程之远, 陆万鹏. 基于FTA的火电厂SCR脱硝系统可靠性评价[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(8): 77-85.
[3]	俞胜, 周霞, 沈希澄, 戴剑丰, 刘增稷. 考虑网络攻击影响的源网荷储系统风险评估[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(5): 41-49.
[4]	万明忠, 王元媛, 李峻, 鹿院卫, 赵甜, 吴玉庭. 压缩空气储能技术研究进展及未来展望[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(9): 26-31.
[5]	薛福, 马晓明, 游焰军. 储能技术类型及其应用发展综述[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(9): 48-58.
[6]	何沭纬, 韩颖慧, 徐文斌, 张元勋, 单玉龙, 余运波. 不同能源策略下北京市私有机动车辆CO₂排放系统仿真模拟[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 26-35.
[7]	刘天阳, 高亚静, 谢典, 赵良. 功能型零碳园区建设路径分析[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 44-52.
[8]	滕佳伦, 李宏仲. 碳中和背景下综合智慧能源的发展现状及关键技术分析[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 53-63.
[9]	胡开永, 刘峰, 吴秀杰, 胡芸清, 郑怡, 田绅. 基于Trnsys能耗预测的村镇建筑不同供能方式碳-经济分析[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(8): 64-71.
[10]	王永真, 韩艺博, 韩恺, 韩俊涛, 宋阔, 张兰兰. 基于知识图谱的数据中心综合能源系统研究综述[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(7): 1-10.
[11]	李宜哲, 王丹, 贾宏杰, 周天烁, 曹逸滔, 张帅, 刘佳委. 综合能源系统能量枢纽多样性建模和典型适用性研究[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(7): 22-29.
[12]	刘健, 刘雨鑫, 庄涵羽. 虚拟电厂关键技术及其建设实践[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 59-65.
[13]	赵国涛, 钱国明, 孙艳兵, 丁泉, 朱海东. 碳逸会计在综合能源系统低碳性评价中的应用[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 73-80.
[14]	刘子祺, 苏婷婷, 何佳阳, 王裕. 基于多目标粒子群算法的配电网储能优化配置研究[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 9-16.
[15]	周舒心, 范怀林, 胡勋. 生物质基碳材料制备及其在超级电容器电极材料中的应用[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(5): 1-12.