自动化控制技术在智慧供热中的应用研究

贾蓉婷

（国能宁夏供热有限公司，宁夏 银川）

引言

对供热结构日常状态的控制，可以更为有效地保证供热处于稳定、平衡的状态，以此来慢慢满足持续性供热的实际要求[1]。智慧供热是当前应用最为广泛的一种供热系统，与传统的供热方式不同的是，智慧供热的覆盖面相对较大，针对性也更强，对于部分区域的供热还会结合实际的需求和标准作出合理化的均衡调整，增强居民供热的满意程度[2]。但是传统的供热方法多为单一结构，虽然可以完成预期的供热目标及任务，但是整体的效率较低，缺乏稳定性和可靠性，在不同的背景环境下，难以接受指定的自行信号，日常的供热调节以及控制效果较差[3-4]。

为此，本研究提出对自动化控制技术在智慧供热中的应用的分析与验证研究。

1 设计自动化控制智慧供热方法

1.1 基础供热数据处理及多阶自动控制节点设定

首先，在智慧供热系统之中设置一定数量的节点，节点之间互相关联，形成循环性的识别监测结构[5-6]。

接下来，设计数据采集周期，一般48 h 为一个周期，将供热数据分类处理、筛选，完成基础性的转换处理[8]。随即，由于节点的设定需要实现对供热区域的覆盖，所以需要计算出单元覆盖范围，具体如下：

式中：K 为单元覆盖范围；λ 为供热总区域；h 为可控直线距离；א 为日耗热量；μ 为μ 区域数量。对当前的单元覆盖范围进行边缘标定，把部署的节点与自动控制程序连接，便于后续的处理。

1.2 构建自动化控制供热模型

与传统的智慧供热模型不同的是，自动化控制供热模型的覆盖范围会相对较大一些，对各区域的供热针对性也会更强，可以有效完成处理集中性的供热需求，提升多区域的协同供热效率[7]。可以先设计自动化控制供热模型结构，见图1。

图1 自动化控制供热模型结构图示

以图1 为基础，综合自动化控制技术，依据智慧供热系统的任务指示，作出对应的供热目标性调整，利用多层级的调控形式来代替单一的供热形式，逐步强化供热灵活性与稳定性，强化模型的实践应用能力。

但是这部分需要注意的是，一般来说，供热目标与季节的变化存在最为直接的影响，所以，结合自动化控制技术，设计智慧供热模型时，需要考虑这一因素，并制定多阶的供热调度标准，与各个区域的供热目标进行匹配对应，提升整体的供热效率，更好地初始各个区域的供热温度区域平衡，扩大模型的实际覆盖范围。

1.3 分时分段处理实现智慧供热

分时分段的供热形式近年来被广泛应用在各个区域之中，取得了相对较好的效果。与传统供热形式不同的是，分时分段的供热结构更加高效、稳定，可以更好、更加灵活地满足居民的供热需求。需要先将供热的覆盖区域进行归类划分，同时划分对应的供热时段，分别是0 点～8 点、9 点～17 点、18 点～24 点。

不同的时段、区段，供热的需求及标准也存在较大差异，可以提前设计对应的控制指令，导入内置的控制程序之中，利用自动化控制技术，建立循环性的控制结构，在定点、定时、固定区域完成对应的供热调控任务，这样的形式可以避免全覆盖式地供热消耗，节省热量输出的同时，降低不必要的供热成本支出，形成更加多元化的智慧供热框架，消除供热延时或者温度不平衡等问题，提升智慧供热的实际应用效果。

2 实验

此次主要是对自动化控制技术在智慧供热中的实际应用研究结果进行分析，考虑到最终测试结果的真实性可靠性，采用对比的方式展开分析，选定D 智慧供热企业作为测试的主要目标对象。利用专业的设备及装置进行基础数据及信息的采集，汇总整合之后，以待后续使用。接下来，根据当前的智慧供热需求及标准，对最终得出的测试结果比照研究，接下来，结合自动化控制技术，进行初始测试环境的搭建。

2.1 实验准备

此次结合自动化控制技术，对选定D 智慧供热企业内置的智慧供热测试环境进行设定和搭建。首先，需要明确该智慧供热的覆盖区域，并对其作出划分，共划分为5 个区域。随即选定区域内的100 户家庭进行辅助测试。划分的5 个供热区域自身的供热需求及标准均是不同的，具有一定的针对性。采集汇总当前供热的基础信息、历史数据等，作为后续控制应用的参考依据。接下来，在可控的范围之内设定供热识别监测节点，每一个节点在设定时均是独立的，但是在监测应用时可以进行搭接关联，形成一个循环性的识别监测结构，结合自动化控制技术，便于后续的管控处理。以此为基础，进行基础智慧供热自动控制指标及参数设置，见表1。

表1 智慧供热自动控制指标及参数设置

根据表1，完成对智慧供热自动控制指标及参数的设置和研究。接下来，综合自动化控制技术，设计一个多层级、多目标、多标准的智慧供热框架，具体的流程见图2。

图2 智慧供热自动控制流程图示

根据图2，完成对智慧供热自动控制流程的设计与实践应用。接下来，通过自动化控制技术，对D 智慧供热企业的覆盖区域作出局域标定，并计算出耗热折算差值如下：

式中：H 为耗热折算差值；m 为等范围覆盖值；n 为转换值；d 为日耗热量；u 为单元自动控制频次；c 为平均温度。

2.2 实验过程及结果分析

在上述搭建的测试环境之中，综合自动化控制技术，对D 智慧供热企业内置的智慧供热效果进行分析与研究。首先，利用部署的节点进行基础数据和信息的采集，分析当前的供热控制情况是否稳定。接下来，选定的5 个区域温度分别需要保持在16～21 ℃，但是由于外部环境及供热内置结构的影响，当前的供热温度并不在稳定的范围之内，所以，结合实际的需求，设计对应的自动化控制指令，导入内置的控制程序之中。先进行第一阶段的温度调度控制，可以先设定感应装置，并测算每一个区域的平均温度如下：

式中：P 为区域平均温度；ρ 为最高供热温度；ℑ 为波动值；μ 为温度下降限制值。将计算得出的平均温度设定在限制标准。通过自动化控制技术，对智慧供热程序进行调度调节，进行第二阶段的控制处理。在100名用户中随即选定5 名用户进行基础供热数值的分析，见表2。

表2 随机用户供热情况分析

根据表2，完成对随机用户供热情况的分析。接下来，在此设计的环境之中，测定计算出某一特定区域的智慧供热任务自动化平衡控制响应时间如下：

式中：L 为供热自动化平衡控制响应时间；Q 为覆盖范围；σ 为供热日耗量；v 为波动温差；w 为边缘值；γ 为定向转换均值。结合当前的测试结果，进行具体分析研究，见图3。

图3 测试结果对比分析图示

根据图3，完成对测试结果的分析：经过三个阶段的测定，针对选定的5 个区域的供热情况进行分析，最终得出的供热自动化平衡控制响应时间被较好地控制在0.2 s 以下，说明在自动化控制技术的辅助下，当前智慧供热系统的实践应用及温度协调均衡控制效果更加，具有实际的应用价值。

结束语

总而言之，以上便是对自动化控制技术在智慧供热中的应用与验证研究，在自动化控制技术的辅助、支持下，此次所设计的智慧供热结构相对更加灵活、多变，自身具有较强的针对性和稳定性，在复杂的背景环境下，可以逐步强化供热控制强度，结合智慧控制程序，尽量平衡供热效果。此外，自动化控制技术的融合，一定程度上还可以有效地降低供热过程中形成的人力、物力以及水电费用的支出，强化相关企业的发展经济效益，进一步提高控制精准性，完成对初始的供热程序的改进和优化，完善调节、控制效率，推动相关技术迈入一个新的发展台阶。