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申请/专利权人：大连沃曼科技有限公司

摘要：本发明公开了一种智能城市供热系统及供热控制方法，所述系统包括数据获取模块，用于获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数；预测模块，用于基于历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型，预测各个用户的未来热需求；调控模块，用于根据预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配；该智能城市供热系统及供热控制方法，解决了现有技术由于热需求预测不准确，常常导致供热系统的运行效率低下，出现两种极端情况：一是过度供热，导致热能浪费和能源成本增加；二是供热不足，无法满足用户的实际需求，进而影响用户的舒适度，甚至对健康和生活质量产生负面影响的问题。

主权项：1.一种智能城市供热系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数；预测模块，用于基于历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型，预测各个用户的未来热需求；调控模块，用于根据预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配；所述数据获取模块获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数包括：从用户端接收并记录每个用户在过去一周每天的热消耗量；提取与每个用户位置相对应的实时天气数据；根据用户的位置信息调用历史同期的环境参数与用户热消耗的关系表；整合上述各项历史和实时的数据输入系统数据库；利用物联网技术定期检查并更新各个传感器的状态保证获取数据的准确性；其中，所述利用物联网技术定期检查并更新各个传感器的状态保证获取数据的准确性包括通过物联网技术与各类传感器保持连接，定期发送指令检查传感器的状态，采用传感器健康状态检测模型来监测传感器的工作状态，具体公式为： ，其中，表示传感器在时间时的健康状态，表示时间，表示传感器电池的健康状态，表示传感器在时间时的网络连接状态，表示传感器在时间时的数据采集准确性，表示函数；所述预测模块基于历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型，预测各个用户的未来热需求包括：采集用户过去至少一年的日热消耗量作为历史数据样本；结合用户的地理位置与气候条件获取对应日期的温度数据；利用时间序列分析方法处理收集到的历史数据样本与天气数据，训练出用户个体的耗热量与气象因素相关性，具体公式为： ，其中，表示用户在第天的日热消耗量，表示天数序号，表示第天的环境温度，表示时间序列的滞后期，为误差项，、、、…、为回归系数，表示函数，是基于时间序列分析的模型；基于上述相关性结果预测未来一段周期内每位用户预计所需供热，基于已经建立的时间序列模型，对未来的温度进行预测，再计算相应的热需求，具体公式为：，其中，表示第天的用户供热需求，表示预测的第天的环境温度，表示时间序列的滞后期，是天数的序号，、、、…、为回归系数，预测天数为天，则可以得到一组未来的供热需求： ，其中，为预测的天数；所述调控模块根据预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配包括：检验系统内部各子模块是否处于在线且可调度状态以响应供热请求；通过网络通信设施将指令从数据中心传递给各热交换站指导操作；动态地开启和调节供应管道内的泵送压力以及阀门开度调节输出温度满足用户定制的需求曲线；对于超过正常工作负载上限或预测不足的异常情况即时做出增容或者节约调整策略；实施远程监控确保在无人干预的情况下能够持续有效地进行热力供应控制。

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