CN118856407A - 一种智能城市供热系统及供热控制方法 - Google Patents

Abstract

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。

Description

一种智能城市供热系统及供热控制方法

技术领域

本发明涉及城市供热技术领域，具体涉及一种智能城市供热系统及供热控制方法。

背景技术

在当前的城市供热系统中，随着城市化进程的加快和环境保护意识的增强，传统供热模式逐渐暴露出许多不足，特别是在能效利用和用户体验方面，智能城市供热方法的出现，为城市区域供暖带来了新的解决方案，其核心在于集成先进的物联网（IoT）、大数据分析和人工智能（AI）技术，旨在通过精准的热需求预测和动态调控，提高供热系统的效率和可持续性。

现有的城市供热系统通常依赖于经验或简单的历史数据来预测用户的热需求，然而，这种方法存在较大的不确定性和局限性，特别是在应对气候变化、用户行为模式变化和建筑能耗差异等方面，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。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能城市供热系统及供热控制方法，解决现有技术存在较大的不确定性和局限性，特别是在应对气候变化、用户行为模式变化和建筑能耗差异等方面，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。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能城市供热系统，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。

优选的，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（例如过去几年同一时期）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。

优选的，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，、、、…、为模型中根据历史数据训练出的系数；

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。

优选的，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。

优选的，所述利用时间序列分析方法处理包括：

过滤并剔除极端异常的历史日耗热量数据点来平滑时间序列趋势；

分析每日消耗与平均气温变化规律形成初始预测公式；

基于温差变化率校正公式，通过[(明日预测最低气温-今日实测最低气温)/今日实测最低气温]计算出次日气温的可能波动范围，并调整公式中的消耗因子；

如果波动超过了5%，则在预测时应用校正值减少不确定性影响。

优选的，所述基于温差变化率校正公式包括:

确认每日温度记录，特别是最低温度，用于预测次日天气情况；

当温差变化率为负数，表示降温时，在模型输入参数上调正相关系数来增强寒冷天气下预估供暖的准确度；

而当温差变化率非负即代表气温升高或者持平的情况下，则保持该相关系数不变或者适当向下调节不超过0.01的比例；

基于此规则重新生成未来热耗预测，确保适应短期天气快速转换对实际消耗量影响的变化。

优选的，所述当温差变化率为负数具体指代:

实际操作之前首先检查温度传感器数据的有效与及时上传避免因为设备故障导致误判；

设定警戒线如[明天预计低温减去当天测得低温]<[1度]为显著冷空气入侵预警触发点之一，此条件被验证则执行特定响应指令；

在接收到预警后立即依据预编程序提升供热输出目标额度的乘积部分；

基于实时气温反馈调整直至偏离温差变化预估范围之外或持续三个观测间隔不出现相同下降情形为止终止额外增加供暖供应量的动作。

优选的，当所述实时气温低于或高于预测值5摄氏度以内，则维持原有供热方案不变:

读取自动监控系统反馈回的实际环境测量值，包括当前时刻空气温度信息及其精确到分钟更新的速度等级；

利用设定比较算法进行当前时刻值与最末次生成计划的气温估计差值得到偏离幅度数值大小情况描述即实际测量平均气温−系统计算出预期水平的绝对值;

核定这个偏差量若位于以内界限之内则判定处于可以接受控制的范围内；

在最终判断结果表明无需做出调整措施之后继续实施既已排定时程的加热服务流程并且每隔一定固定频率再次重复前述检验过程以保障连续跟踪外界自然变化对于供热强度影响的事实依据支撑体系运作有效展开。

一种智能城市供热控制方法，采用所述的智能城市供热系统，其特征在于，所述方法包括：

S1：获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数；

S2：基于所述历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型以预测各个用户的未来热需求；

S3：根据所述预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配。

由上述技术方案可知，本发明具有如下有益效果：

该智能城市供热系统及供热控制方法，通过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；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；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，解决了现有技术存在较大的不确定性和局限性，特别是在应对气候变化、用户行为模式变化和建筑能耗差异等方面，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。

附图说明

图1为本发明系统模块示意图；

图2为本发明方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种智能城市供热系统，所述系统包括：

数据获取模块在城市范围内从各个居民楼或建筑收集热需求数据并记录这些用户以往的用热数据及其相关的环境指标；例如温度、气候以及风速等外部因素。这一步的主要目的是获取大量可靠的历史用热资料为以后分析热需求的趋势和服务改善打下基础，同时也可以更好地了解每个用户或者群体的独特性及需求偏好，比如某栋公寓居民偏好的供暖温度设置。

预测模块在拥有详实的历史用热资料与实时气候状态的基础上，运用先进的数据分析技术和智能算法构建模型对接下来时段的热能耗量做一个科学预估。此阶段会将历史热消耗情况及现有环境信息综合到一起形成对未来供热要求的预估。通过采用诸如机器学习这样的前沿科技，我们可以通过过去的数据找出其中隐藏着的模式，从而使得我们能够预测出未来的加热要求，进而避免能源浪费和供应不足等问题。

最终调控模块实施灵活供热调节的关键步骤，即结合前两个阶段所得出的结果依据预计得到的各项用户今后取暖需要来制定并执行动态热能供给策略。此举措可以确保按照用户实际预期提供精准服务而不是采用一刀切的方式。例如，在寒冷的冬天即将来临之际，系统可以根据之前的分析，发现某个社区在未来的一段时间内可能会有大量的取暖需求增长，在这一预知之下，供热系统就会自动提前提高这个社区供热网络中的流量。这种根据需要的变化而及时调整供应的方法可以实现更有效能的使用并使资源得以优化分配避免了因过剩导致的成本提高与不足所带来的不满。

为了更加具象的展示，这里有一具体实例，位于北方的一个智能城市正处在每年最为严寒的日子里。根据过去十年积累的冬季供热情况以及最新的气象预报，分析工具得出今年春节前后将会有比往常更大的保暖力度提升。系统于是预先安排该期间增大向各家庭供暖设备传输热能量；此外还检测到了市区某商业中心附近有几处办公楼夜间人烟稀少无需长时间满负荷运作，于是在晚间则适当减少此地区的热源释放减少不必要的损耗，以上种种都是为了在不影响用户体验的情况下节省开支。通过这一系列举措，供热部门有效地降低了运行支出同时也保障了民众的日常取暖要求，在满足舒适的同时提高了整个智能城市的能源利用效率。综上，在实际操作流程中运用智能化方式预测和应对市民冷暖所需不仅能防止供不应求也能避免产能过剩所引致的成本压力。

接下来，描述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。首先，从用户端接收到的信息当中筛选出用户在前七天中的每天热消耗数据，并且记录存储；这些数据提供了每个用户的近期需求模式，并为接下来的天气调整做预测打下坚实的基础。例如，一个智能供热系统能够连接到每个住户的热计量仪表，收集每天的平均热消耗，并通过云平台存储此信息。

之后，从环境监测网络获取对应于每户人家当前地理位置处的即时气象情况，包含但不限于温度、湿度和其他关键气候参数的数据；这样的环境数据能辅助判断居民在未来短期内对于暖气的具体需求。比如在冬季，某地区的实时温度骤降，系统就会立刻采集该区域住户附近的环境数据，进一步计算供热调整幅度，从而提高舒适度同时降低资源过度消耗的概率。

紧接着根据住宅或设施所在位置来引用过往类似周期内的天气特点和供热实际使用关系对照，这样有助于预估未来的消耗需求变化趋势，使得供热方案更具前瞻性和有效性。以一家酒店在冬季的取暖为例，在相同时间（比如春节假期），考虑到客流量可能增多而调整预设温度，并根据过往几年相同时间段的经验提前调节加热器工作频率，以满足入住宾客需求。

随后将前期取得的实际数值及其相应地理位置的历史记录统一汇总并传输进中心化的数据储存设施以确保数据安全与易于访问性；这种做法让数据分析变得更便捷。例如，上述收集的所有个人家庭及周边条件变化被同步录入一个安全数据中心内，便于后续算法模型读取分析并据此作出最优调控建议。

最后，采用IoT联网技术对布署的各个监测设备运行状况定时排查，确保测量工具可以及时发现异常并采取相应维修或重置措施避免出现数据失效问题，这确保了决策时信息的真实准确可靠性。假设计量表存在故障或数据传输出现问题，则物联网系统会立即警报维修人员定位故障节点迅速排除干扰因素，确保整体智能调控网高效运转不被打断。

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。

通过物联网技术，系统会定期与各类传感器保持连接，向其发送状态检测指令。系统根据从传感器获取的反馈信息，计算传感器的当前健康状态，其中关键参数包括传感器电池的健康状况、网络连接状态以及数据采集的准确性。这些参数通过函数进行分析，以确定传感器的整体健康状态。这样能够确保传感器在实际工作中始终处于良好状态，从而提升数据的采集准确性和系统的整体性能，通过这种方式，系统能够及时检测到传感器的任何异常状态，并根据检测结果采取相应的措施，如更换电池、调整网络连接或校正数据采集模式，从而保证系统的长期稳定运行。此外，定期监控传感器状态能够有效减少维护成本，避免因传感器故障导致的数据采集误差，并且确保各类数据在传输过程中准确无误。

在另一种实施方式中，可以根据实际应用场景，替换传感器健康状态检测模型中的部分参数。例如，若传感器类型不同，可以增加温度、湿度等环境因素作为模型中的变量，从而更全面地监测传感器的健康状态。此外，函数也可以根据需要进行调整，采用不同的算法（如机器学习算法或统计分析方法）来适应更复杂的应用需求。

接下来，描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。

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，、、、…、为模型中根据历史数据训练出的系数；

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。

首先采集用户过去至少一年的日热消耗量数据，作为历史数据样本，并结合用户所处地理位置的气候条件获取相应日期的环境温度数据。利用时间序列分析方法，对这些历史数据和气象数据进行处理，以训练出用户耗热量与气象因素之间的相关性模型。该模型通过回归分析，估算用户在不同气象条件下的耗热需求。基于这一模型，系统可以对未来气温进行预测，并利用时间序列模型计算用户在未来特定时间段内的供热需求，通过本发明的实施方式，能够精准预测每位用户的供热需求，避免了传统供热系统中因供热过多或不足而导致的资源浪费或用户不适。该方法不仅能够提升供热效率，还能够有效降低供热成本，减少能源消耗。同时，该预测模型考虑了用户所在的地理位置及当地的气候条件，因此更具个性化和准确性，能够灵活适应不同的用户需求。此外，由于该模型基于时间序列分析，可以捕捉历史数据中的规律性，使得供热预测更加可靠。

在另一种实施方式中，除了使用时间序列分析方法外，还可以使用其他的机器学习算法（如随机森林、神经网络等）来构建用户耗热量与气象因素的相关性模型。不同的算法在处理非线性关系时可能表现更优，从而提升预测的准确性。此外，所选的气象参数也可以进行扩展，除了温度之外，还可以包括湿度、风速等影响供热需求的环境因素，以进一步优化预测模型的效果。

首先需要根据特定类型的机器学习算法选择一个或多个适用于分析和预测城市供热系统中热需求变化的模型。这个步骤是关于决定哪种或哪几种预测模型最适合用于分析热力消耗，通常是在一系列备选算法（如回归树、神经网络等）的基础上进行选择。例如，在某个城市环境中，可能因为存在明显的日周期或周模式而选择使用时间序列分解或长短期记忆(LSTM)网络来进行需求的估计。

其次，通过结合过去的耗热量信息及近期天气变化趋势的数据设置最初的参数值或者权重来初步建立一个能够反映出实际情况的基础预测模型，并针对这些初值进行必要的调参以期改进算法的效果。这里所提到的就是基于现有的数据记录和近期气候条件制定初始权重，并使用这种方法来微调所选定的预测算法的基本架构。假如某一地点的历史热消耗显示周末与工作日期间有所差异，则在模型初始化时应该考虑到这点差异性，并相应调整星期五到星期一之间的预期值变化曲线。

接着，在模型建立并初步运行一段时间之后，需要及时纳入最近几天的热能耗情况，结合当前实际发生的温度及其他气象现象来作为反馈循环输入继续训练调整参数提高预测准确度使之更符合最新的发展。这个环节指的是将系统最新收集的有关实际使用数据与当前外部条件下正在发生的事件相结合起来反复利用已建立模型学习新的模式以更好地适应不断变化的情境。当某一场地遭遇突如其来的冷浪侵袭造成居民家中取暖器频繁开启的情况下，则应当立即将这一新信息纳入计算范围以保证下一步行动建议具备充分可靠的支持基础。

接下来，根据经过前一过程训练后的结果输出，可以得到不同空间范围（即各种分区或社区单位）内用户下一阶段（最短以一个小时计算）直到接下来的一整个星期中预期所需消耗多少热能的数据。这个阶段的工作主要是将前几步努力成果运用出来，从而为市政机构安排合理的能源分配以及制定其他相关联计划奠定基础依据，并有助于提升资源使用效率减少无谓浪费发生。假设预测指出某居住区块在未来24小时内可能面临大幅度上升取暖器开机时间的压力时，则必须马上采取措施确保供给足够多能源避免出现任何供应危机状况爆发可能性发生。

最后，应用多种统计学分析工具（比如T值检验或者置信区间测试）全面评价所选用模型对于各类异常气候状况作出正确应变的能力是否达到可以信赖程度，并确认没有系统性偏向存在确保整体稳定可控。此阶段任务是要确保通过各种技术手段彻底证明出已经制定好策略不仅能够在正常情况下良好工作，并具备处理那些少见但是又相当具有冲击力度情境的实力。当某一年夏季期间当地经历了连续几轮异常猛烈降雨洗礼而导致整体室外气温较常年同期偏低不少时候，则须仔细检查上述流程下结论准确程度确保所有住户获得充足保障服务品质维持不变。

接下来，描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，首先包含检验系统内部各子模块是否处于在线且可调度状态以便可以对供热请求产生响应；这意味着在系统准备为用户服务前检查所有的相关硬件设备比如泵，加热单元，控制器等确保其功能性和连接性，使得这些部件随时可以接受中央指令；假设在某个寒冷的清晨接到了大量供暖需求时，控制系统将自动验证每个子模块的状态，确定所有的换热站、加热器和其他设备都是可用且能及时作出反应。

接着描述的下一个步骤是通过网络通讯架构将控制指示从集中的数据中心转发给各区域的供热装置指挥具体动作的执行；这是指通过预先部署的专用数据线路将由数据中心发出的操作命令送达各站点的现场控制单元来引导其行为如开启或者停止加热等；比方在一个多云或多风的日子里需要增加或减少某些地区的热量供给，数据中心收到该需求更新的信息之后，通过稳定的通讯链接向对应的换热站发送调整信息如增加供气流量、提升加热级别等操作信号。

紧接着第三步涉及动态改变供应线路内的水泵推力及通过调节阀门开合程度来改变送出的热量符合客户自定的服务模式；此程序确保供给端输出与使用端需求间的一致性并达到最高效的利用效果；比如说为了达到舒适温暖而不至浪费电力的目标，在检测到用户家中的室温低于所预设标准后，控制系统将自动加大管道压力、开启更大的热水流通量并调低冷却点的入口开度来使温度逐渐提高直至恢复期望范围。

随后对于超越设计标准负荷或未能预期之问题的状况下及时采取措施避免系统超限或是节省能源消耗防止损失；这个阶段包括当监测到当前资源的利用效率接近或已经达到极限的时候启动额外的辅助设备或是减小运行规模来应对突发变化；例如，假如同一天内出现了一个极端天气事件引起所有用户的即时升温请求激增，则系统可能立即激活储备设备来承担一部分负荷或者减小其他非必需场所供暖来分配更多能量保障重要区域需求。

最后的环节为实行全方位实时观察确保不依赖人类操控的情形中自动操作系统能够连续而有效地控制着热量分送的整个流程；这一措施强调了即便处于完全无操作员值守状态系统仍需确保正常运转不被打乱；譬如在深夜值班人员离开之后仍然必须通过事先制定好逻辑判断条件使自动化装置依据实际情况的变化调整操作继续完成指定的功能目标从而维持供热水平的稳定性。

接下来，描述基于所述历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型以预测各个用户的未来热需求的具体步骤：采集用户过去至少一年的日热消耗量作为历史数据样本，这一步骤是指对特定时间段内各个用户每天热能使用的记录进行系统搜集工作。通过这种长时间跨度的历史数据分析能够更好地理解各个用户或用户群体的取暖习惯以及能源消费模式，在某些情形中，比如某个小区所有住户的年消耗数据，会帮助我们构建更具普适性的取暖行为模式，以预测未来热负荷。

随后是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，该环节旨在收集有关各户所在区域的相关气温、湿度和其他气候变化要素的历史情况并将其与用户日耗暖量配准在同一时间段中。这种关联使得模型可以识别外部环境变化如气温、天气状况等因素如何影响热能需求的具体程度，在实例中，可以通过将位于北方城市一小区住户的地理位置和冬季温度变化历史数据整合来实现。

紧接着运用时间序列分析技术手段来进行资料处理工作即为第三个环节。在此过程需根据前两步所得的结果以算法模型进行学习训练找出各户间能耗量与各种天气要素之间的内在联系或依赖规律；比如，通过ARIMA、SARIMA或者长短期记忆人工神经网络模型去捕捉日热负荷和季节周期波动间潜在关系等操作，这一步是将收集到的历史信息和气候变化数据输入到适当的数据挖掘工具中，例如，在给定的例子里则意味着分析上述住宅群之前每个供暖周期的实际供暖用量以及每日天气预报信息，从而得到每一家热消耗强度受到天气变动因素制约的具体函数模型表达。

最后阶段即是基于前述所获得的各项参数结果推演将来某时期内每位消费者预期所需取暖热值情况，并生成最终需求预测结果文件反馈给出供热企业作为调节供热力度和调整设备运行频率时的辅助判断依据；此阶段利用第二阶段训练得到的关系方程式来推测下个供暖周期用户每日所需供应量大小，并将这些预估结果传递给市政热力公司或建筑物业管理部门，便于制定后续运营规划与决策，例如，在本例当中，则指使用已开发出来适用于目标住户群体的供热负荷预测方案去预知未来几个月每个家庭大概需要消耗的供暖热能数量，进而保障居民生活供热服务平稳可靠且高效环保地开展下去。

接下来，描述利用时间序列分析方法处理的具体过程。首先对历史日耗热量数据集进行全面的审查，去除其中可能存在的离群点或显著偏差数据，这样的预处理步骤是必要而有效的，能够避免极端值对于后续预测准确性造成干扰或扭曲，确保时间序列更加平稳连贯；之后，基于处理过的数据，通过建立统计关系来探究每日热消耗情况与当地室外空气温度之间的联系。这一阶段涉及到将过去几天甚至更长时间内的供暖耗量数据同相应的气温记录配对，并从中发掘出某种模式或者数学表示法作为后续预报工作的基础；接下来，考虑到天气的不可预见性因素会直接影响到未来的耗热量，因此我们还需要依据温度预测信息来微调我们的计算方程式，特别是在预期可能出现温度急剧变化的情形下，这里指的温差是由明天预报的低温减去当前日期实测的最低气温再除以后者的比例，所得出来的温升温降比率会被用作调整消耗系数的关键依据；最后一步是设定条件判断：如果前述温变百分比高于百分之五这一预先确定的风险阈值时，为了降低模型预测误差，则需要在正式估计时引入补偿机制以补偿由突发气象事件所带来的负面影响和不确定性。举例来说，在连续多日温暖之后预计将会遭遇冷锋来袭导致大幅降温的状况下，该机制能确保最终提供的次日耗热预估值尽量反映实际情况，而不是基于过时趋势而产生较大的预测失真。

接下来，描述基于温差变化率校正公式的具体步骤。首先，确认每日温度记录特别是其中的最低温度是非常关键的一步，这些温度数据能够提供对次日天气变化的初始估计，并直接影响到对供暖需求的判断与调整，尤其是在冬季这样的数据可以预测冷空气来临的信号，并据此提前准备充足的供暖资源。然后，在判定出温差变化率呈现负值的时候即气温开始降低时，需提高模型中的一个名为03的相关系数值。通过增加这一参数的值，可以确保系统更好地为即将出现或正在进行的降温事件进行加热量预测上的调整，这样做的直接效果就是能更加精准地预测用户在即将到来的日子里可能需要更多的热量供给，并做出相应的调整。

接着如果通过计算得到的温差变化率是正数或者为零即气温上升或未有明显变化时，该系数则应要么保持原值不动，要么下调，但其数值减少不得超出0.01，因为即使气温回暖或不变也并不意味可以放松对暖气系统控制的精度，这种细微调节的考虑是由于即便是暖和的日子，也可能出现局部用户因环境因素仍然要求较高的供暖水平的现象。

基于上述修正措施之后的结果，我们将会有一个更新后对未来热能耗用量进行估算的数据版本，这样做的好处在于模型可以根据短时期内的温度波动进行适时自我调整从而确保最终得出适合于当下气候环境下供热的实际消耗数量预期。例如若在某一地区监测站检测到夜晚温度由前一天晚间的5℃突然降至2℃，此时根据该温差值即可将上述提到的03相关系数调高以应对接下来白昼时段可能出现因温度低所带来的更大供热负荷，而当次日晚气温回升到8摄氏度左右，该因子便会归复至初始设定值以匹配新的温度条件下的用热预期。如此循环往复即可实现智能城市中供温暖气的精准化服务供给水平提升。

接下来，描述当温差变化率为负数具体指代:实际操作之前首先检查温度传感器数据的有效与及时上传避免因为设备故障导致误判的第一步骤，在这个过程中系统的首要任务是确保获取的温差信息是可靠无误的。这就包括对采集到的数据是否来自有效的温度传感器以及这些数据是否已经准确、快速地上载到控制系统当中。通过这样的校验可以有效地避免在处理逻辑上因为硬件的问题而导致的任何错误决策。

设定警戒线，即[明天预计低温减去当天测得低温]<l度;[1度]被视作显著冷空气入侵的警示条件之二，在确认当前温度变化趋势确实朝着气温大幅下降的方向转变之后将启动预先设置好的报警机制；这里的逻辑在于通过比较已知的预报与最新的实测温度信息确定是否有必要采取行动预防极端降温带来的不利影响。

在检测到了温降并且确认该降低达到了设定预警的标准以后系统会根据事先写好的控制软件自动提升供热系统的计划供给热量，此处提到的增加供热强度的量应当相当于预定供热值的一个零点三（03）倍的增量来应对即将来袭的一轮冷高压活动给环境气温所带来的影响并提前预备适当的能量补足。

一旦开始了对城市热力管道加大输能的干预动作就会实时监控周边地区的最新天气情况并且根据实际观察得出的气温读数不断地作出微调以适应外界气候条件所产生出来的变化一直到所监测到的室外气温波动与之前的预测范围不相吻合或者至少在最近几个统计周期里都未能观察到达到了设定的警戒线所描述的温度水平的跌落趋势方能够决定恢复正常供应停止加量。通过这种动态调整的方式能够更精确和有效地控制供能以匹配真实的用户供热需求，减少不必要的资源浪费的同时提高供热服务水平。

接下来，描述实时气温低于或高于预测值5摄氏度以内，则维持原有供热方案不变：首段先提到读取自动监控系统反馈回的实际环境测量值这一操作是指系统必须从布设在外围的一系列气象检测站或其他环境感应元件收集即时的数据，这不仅包含着对空气中温热度的精确量化描述，同时也涉及到对其变更频速的跟踪观测。这些信息通常能够帮助管理者及时地了解城市供热运行过程中所需面临的外部条件波动情况。例如，系统记录下当天下午2点整，室外气温为10°C。

接下来的阶段涉及到了将最新收集来的实际观测值通过一种预定义数学工具与事前依据历史资料或是天气报而预设好的模式所作出估算之间的距离进行对照考察即得到所谓的温变差异幅度值。此处使用的算法应当是简单且快速的运算逻辑。比如，上个时次的预报结果预计此刻空气的冷暖度为11℃，那么根据两者间的对比，就能计算出其绝对值差距在1°C之多。

当确定了上述差价大小后就要针对是否处于允许的偏差阈限之中展开检验，此步实际上是为了决定在什么样的误差范畴下可以认为现行动作为适宜有效的。只有当检测到的变化指数不超过设定范围±0.5度之间才能视为在控制的误差边界内。假设在此实例中的差额正好是1摄氏度的话，因为大于规定的标准0.5℃上限，所以系统不会默认不调整策略继续原方案，而可能会进入到重新安排供暖力度或者频率的处理程序中去。

最后一个步骤是依照前面检查后的决策结论实行后续操作行为，当得知无须更改任何现有工作布置，也不存在需要额外加强供热供给的情形下，便维持既定方针执行，不过与此同时还要确保有规律性地执行一轮轮的监控评估以确认持续变动的实际现象对热供给强度影响状况。假如系统每三十分钟后都会启动一次上述整体流程，则假设下午二时测温结果在标准许可范围之内，它会在半小时后续时间点重复制上面四步循环动作来保证整体运行机制的适应性、准确率及安全性。因此，系统在半小时后的2点30分会重新开始监测、对比并判断气温变化对既定计划是否有影响，并继续实施相应的策略。

如图2所示，本发明还提供一种智能城市供热方法，所述方法包括包括：

S1：获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数；

S2：基于所述历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型以预测各个用户的未来热需求；

S3：根据所述预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配。

首先，从城市供热系统的数据库中获取各个用户的历史热消耗数据与实时的环境参数，如室外温度、湿度等；接着，通过人工智能算法结合这些历史数据与环境参数，建立一个用于预测各个用户在未来某个时间点或周期内可能需要的热量需求的模型；然后，依据这些预测到的结果来制定更为精细和高效的热能分配方案，并动态地调整供热系统的供给量，确保满足用户实际热能需求的同时最大限度地减少能源的浪费；最后，通过实时的监控与反馈机制不断更新模型以提升预测精度，使得整体系统能够在供需之间找到最佳平衡。这样的智能方法解决了因热需求变化难以准确预期所带来的资源错配问题，既避免了过度供热点造成的无效能源消耗，也保证了供热质量，尤其是在寒冷季节能够有效防止因供应不足而影响民生的问题。该方法不仅增强了供热网络的灵活性，同时也促进了绿色城市的可持续发展目标。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

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。

2.根据权利要求1所述的一种智能城市供热系统，其特征在于：所述利用时间序列分析方法处理包括：

过滤并剔除极端异常的历史日耗热量数据点来平滑时间序列趋势；

分析每日消耗与平均气温变化规律形成初始预测公式；

基于温差变化率校正公式，通过[(明日预测最低气温-今日实测最低气温)/今日实测最低气温]计算出次日气温的可能波动范围，并调整公式中的消耗因子；

如果波动超过了5%，则在预测时应用校正值减少不确定性影响。

3.根据权利要求2所述的一种智能城市供热系统，其特征在于：所述基于温差变化率校正公式包括:

确认每日温度记录，特别是最低温度，用于预测次日天气情况；

当温差变化率为负数，表示降温时，在模型输入参数上调正相关系数来增强寒冷天气下预估供暖的准确度；

而当温差变化率非负即代表气温升高或者持平的情况下，则保持该相关系数不变或者适当向下调节不超过0.01的比例；

基于此规则重新生成未来热耗预测，确保适应短期天气快速转换对实际消耗量影响的变化。

4.根据权利要求3所述的一种智能城市供热系统，其特征在于：所述当温差变化率为负数具体指代:

实际操作之前首先检查温度传感器数据的有效与及时上传避免因为设备故障导致误判；

设定警戒线[明天预计低温减去当天测得低温]<[1度]为显著冷空气入侵预警触发点之一，此条件被验证则执行特定响应指令；

在接收到预警后立即依据预编程序提升供热输出目标额度的乘积部分；

基于实时气温反馈调整直至偏离温差变化预估范围之外或持续三个观测间隔不出现相同下降情形为止终止额外增加供暖供应量的动作。

5.根据权利要求4所述的一种智能城市供热系统，其特征在于：当所述实时气温低于或高于预测值5摄氏度以内，则维持原有供热方案不变:

读取自动监控系统反馈回的实际环境测量值，包括当前时刻空气温度信息及其精确到分钟更新的速度等级；

利用设定比较算法进行当前时刻值与最末次生成计划的气温估计差值得到偏离幅度数值大小情况描述即实际测量平均气温系统计算出预期水平的绝对值;

核定这个偏差量若位于以内界限之内则判定处于可以接受控制的范围内；

在最终判断结果表明无需做出调整措施之后继续实施既已排定时程的加热服务流程并且每隔一定固定频率再次重复前述检验过程以保障连续跟踪外界自然变化对于供热强度影响的事实依据支撑体系运作有效展开。

6.一种智能城市供热控制方法，采用权利要求1-5任一项所述的智能城市供热系统，其特征在于，所述方法包括：

S1：获取各个用户的历史热消耗数据和当前环境参数；

S2：基于所述历史热消耗数据和当前环境参数建立预测模型以预测各个用户的未来热需求；

S3：根据所述预测的未来热需求动态调整各用户的热能分配。