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连云港新海连热力有限公司张毅获国家专利权

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龙图腾网获悉连云港新海连热力有限公司申请的专利一种换热站无人值守智能控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120830873B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511318060.2,技术领域涉及:G06F18/27;该发明授权一种换热站无人值守智能控制方法及系统是由张毅;谢家松;陈彦熹设计研发完成,并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种换热站无人值守智能控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种换热站无人值守智能控制方法及系统,涉及热能自动控制技术领域,包括采集多源环境参数数据,构建环境参数序列集合,构建热负荷预测模型,通过提取局部温度趋势特征与时间序列变化关系,输出预测热负荷值;将实际热负荷值和所述预测热负荷值进行残差比较,构建残差波动度量序列,并结合预设阈值范围进行多维状态判别,输出运行状态标识,对水泵频率参数和混水阀开度参数进行联动调节,并调用优化控制策略集,生成更新后的水泵调节指令和阀门调节指令。本发明不仅提高了换热站的运行可靠性和能源利用效率,还实现了无人值守智能控制,解决了传统控制方法中存在的预测精度低、异常识别不精确、控制参数协调性差的技术问题。

本发明授权一种换热站无人值守智能控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种换热站无人值守智能控制方法,其特征在于:包括, 采集多源环境参数数据,构建环境参数序列集合; 基于所述环境参数序列集合,构建热负荷预测模型,通过提取局部温度趋势特征与时间序列变化关系,输出预测热负荷值; 将实际热负荷值和所述预测热负荷值进行残差比较,构建残差波动度量序列,并结合预设阈值范围进行多维状态判别,输出运行状态标识; 基于所述运行状态标识,对水泵频率参数和混水阀开度参数进行联动调节,并调用优化控制策略集,生成更新后的水泵调节指令和阀门调节指令; 从换热站控制系统中读取当前的水泵频率参数和混水阀开度参数,并根据运行状态标识选择对应的优化控制策略集,其中所述优化控制策略集包括正常工况策略和非正常工况策略; 当运行状态标识为正常状态时,则按照所述正常工况策略划分水泵频率调节区间和混水阀开度调节区间,将当前参数代入所述正常工况策略计算目标调节量; 当运行状态标识为非正常状态时,则启动所述非正常工况策略,根据残差序列的波动趋势确定调节方向,同时扩大水泵频率调节区间和混水阀开度调节区间的范围; 根据所述目标调节量生成水泵调节指令和阀门调节指令,其中所述水泵调节指令包括目标频率值;所述阀门调节指令包括目标开度值; 将所述水泵调节指令发送至变频器,同时将所述阀门调节指令发送至执行器,并将调节结果记入历史数据库; 所述运行状态标识的获取方法为, 根据当前时刻的一次供回水温差、二次供回水温差、换热站流量计算得到实际热负荷值,并将所述实际热负荷值与所述预测热负荷值的差值记为残差值; 将所述残差值按时间顺序排列形成残差序列,计算所述残差序列的均值、标准差和变异系数,得到残差统计特征值; 根据预先标定的正常运行数据建立第一阈值区间、第二阈值区间和第三阈值区间; 将所述残差统计特征值与所述第一阈值区间、所述第二阈值区间和所述第三阈值区间进行比对,标记异常点; 统计预设时间内异常点的数量和分布情况,当异常点数量超过预设数量阈值或出现连续异常点时,则将当前换热站运行状态标记为非正常状态; 所述热负荷预测模型的构建方法为, 对输入特征矩阵进行归一化处理,将环境参数序列集合映射至[0,1]区间,得到标准化特征矩阵; 采用径向基核函数构建支持向量回归模型,定义核函数,形成热负荷预测模型; 基于所述标准化特征矩阵和输出标签,采用ε-不敏感损失函数建立回归目标函数和约束条件; 通过序列最小优化算法求解所述回归目标函数,得到最优核宽度参数和惩罚因子,并确定所述热负荷预测模型的最优超平面参数; 若所述残差序列均值位于所述第一阈值区间且标准差小于所述第二阈值区间的下限,则判定为调节不敏感异常点; 若所述残差序列均值超出所述第一阈值区间上限且变异系数超出所述第三阈值区间的上限,则判定为过调节异常点; 若所述残差序列均值位于所述第一阈值区间内,但标准差超出所述第二阈值区间的上限且变异系数位于所述第三阈值区间内,则判定为稳态波动异常点; 若所述残差序列均值的变化率超过预设变化率且变异系数低于所述第三阈值区间的下限,则判定为突变异常点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人连云港新海连热力有限公司,其通讯地址为:222000 江苏省连云港市中国(江苏)自由贸易试验区连云港片区经济技术开发区综合保税区综合楼406-114;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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