智慧供热系统低碳运行的设计与研究*

席江涛 聂诚飞 查 波

(中国建筑西北设计研究院有限公司,西安)

0 引言

在我国建筑业持续发展的情况下,建筑建造和运营阶段所产生的二氧化碳(CO2)占据全国总碳排放量的40%～50%[1];区域供暖系统作为我国北方城市冬季主要的供暖基础设施,成为建筑运营阶段主要的能源消耗和碳排放来源之一。目前该系统的运行由于控制策略落后、系统老旧、滞后时间长和内部关联性强等特点,容易存在水力失衡、冷热不均、调节响应时间长、能源浪费和碳排放增加等问题;在动力集中设置的情况下,水力失衡的主要原因在于输配管网中连接到各末端用户的管道或设备内剩余压头没有消除,产生了冷热不均的现象。《2030年前碳达峰行动方案》[2]明确要求老旧城市供热管网基础设施的节能低碳要持续性改造,提升系统的智能化管理运行水平。同时,国家和地区层面也十分关注大数据、人工智能和建模仿真等技术在供暖系统中的创新性应用,运用先进控制技术按需精准调控[3],建立新一代的智慧供热系统。

因此,为了解决上述问题,在进行老旧小区改造和新建社区建造的设计阶段,针对区域供暖系统智慧化运行的改造和提升,应将换热站及其二次侧室外输配管网进行联动优化控制。首先,基于PLC(可编程逻辑控制器)、分布式控制器、安防摄像头、执行器和传感器等关键设备完成硬件层的设计;然后,将软件层的大数据、机器学习、优化算法、预测控制和节能减排分析等关键技术与硬件层的控制设备进行科学合理地有机结合;最后,在网络层使用先进的通信网络技术,完成软件层和硬件层之间的信息交互。从而建立起3层架构下的智慧供热控制系统,以此更好地实现该系统智慧和低碳运行。

1 供暖系统结构

1.1 区域供暖系统

区域供暖系统拓扑结构如图1所示,该系统分别由热源厂、一次网、换热站、二次网和热用户组成。一个热源厂通过一次网将热媒输送至多个换热站进行换热,然后换热站将得到热量的高温热媒通过二次网输送至该站对应供暖区域的多个热用户。

图1 区域供暖系统示意图

1.2 换热站及其二次网工作原理

换热站及其二次网工作原理如图2所示,主要由板式换热器、循环泵、补水泵、变频器、电动调节阀、计量仪表、传感器、PLC和分布式控制器等组成。板式换热器将换热站一次侧高温水的热量传给二次侧,通过换热站二次侧及室外输配管网的供水管道将热量输送至各个热用户,并使用楼栋阀门对进入热用户的热量进行控制;经过热用户的高温水变为低温回水,通过室外输配管网及换热站二次侧的回水管道将低温回水输送至板式换热器二次侧进行换热,并使用并联循环水泵对二次侧回水进行加压控制;以此周而复始地循环工作。

图2 换热站及其二次网工作原理示意图

除此之外,各种计量仪表和传感器通过与PLC连接,完成运行数据的采集和上传;板式换热器一次侧电动调节阀、补水泵的变频器通过与PLC连接,完成运行状态的反馈和控制策略的输出;楼栋阀门和循环泵作为影响末端用户室内热舒适最直接的设备和系统中耗能最大的设备,不但要将其与PLC连接来完成运行状态的反馈,还要与各自的分布式控制器进行连接,完成控制策略的输出,从而建立起楼栋阀门和循环泵之间的分布式控制架构(见图2中的曲线连接部分)。

基于现场设备的实际连接拓扑结构,通过有线或无线的方式建立分布式控制器的通信路由[4],每个分布式控制器可以与其相邻的分布式控制器进行数据交互。控制器内需要存储的算法程序和运行参数,由厂商在制造过程中存储,或由能源管控中心统一下载;在控制器运行过程中,相同类型机电设备对应的每个控制器都平等地进行计算和通信,且可由任一控制器发起任务执行指令开始运行,并向相邻的控制器发送启动讯号,每个控制器按照内置的算法完成运行后向相邻控制器传递所需的相关数据,在所有分布式控制器完成满足系统需求下的运算时,即可向楼栋阀门和循环泵变频器输出优化后的控制策略。这种分布式架构有效减少了PLC的运行和调试负担,不需要对工程进行逐例的算法开发,仅通过给分布式控制器输入相应的参数即可。由于该控制器即插即用的特性,使得控制系统有了更好的灵活性和扩展性。基于分布式架构,能够实现控制策略的快速优化计算,缩短了计算时间,更有助于实现在线实时优化控制。

2 智慧供热控制系统组成

经过上述对系统工作原理的简要介绍,可以发现区域供暖系统地域覆盖范围较广。为了对热源厂有限的热源进行充分利用,对换热站及其二次侧输配管网进行精准管控,对热源厂所覆盖的供暖区域进行集中监控,分别针对现场设备、数据传输和管控中心建立了硬件层、网络层和软件层的3层控制系统架构[5],如图3所示。

注：OLT为无源的光线路终端;ONU为无源的光网络单元;ODN为光分配网络。图3 智慧供热控制系统架构

现场设备作为硬件层,主要是换热站内部及其二次侧输配管网所含有的设备和连接,由安防摄像头、换热器、水泵、阀门、传感器、执行器和控制器等组成,完成流量、热量和温度等数据的采集与收集,实现板式换热器一次侧阀门和补水泵控制指令的下发。能源管控中心作为软件层,主要包含预测模型、优化控制算法和用户界面等内容,还应当有与其配套的服务器、显示器、打印机和UPS(不间断电源)等设备,能实现对供暖系统的集中显示、远程控制、报警处理、智能客服、收费管理、数据统计与分析和数据存储等功能。从各个换热站及其二次侧输配管网的现场到能源管控中心的数据传输作为网络层,将各个换热站及其二次侧输配管网与管控中心连接为一个整体,能够高效、快速、安全地将数据进行传输。

3 智慧供热系统硬件层设计

在智慧供热控制系统架构中,硬件层主要由换热站及其二次侧网的监控设备组成(见图4),主要有级联服务器、多路硬盘录像机、安防摄像头、负荷预测主机、PLC、人机界面、分布式控制器、调节阀门、变频器、传感器和计量器件等。负荷预测主机的输入量有气象数据和历史热负荷数据2类,作为后续负荷预测模型的输入变量;同时,负荷预测主机将每栋楼的热负荷预测结果传输至各楼栋阀门的分布式控制器,作为后续各楼栋阀门分布式优化控制的约束。其中,在软件层中所涉及的负荷预测和优化控制等程序,均可在能管中心通过网络层传输下载至硬件层的负荷预测主机和分布式控制器,然后在负荷预测主机和分布式控制器中分别完成该区域的负荷预测及控制策略优化等工作。其目的主要是为了在热源厂对应的多个换热站同时运行时,减少能管中心在负荷预测和优化控制运算方面的计算负担;同时由于分布式架构天然的优势,能够缩短系统的计算时长,有利于基于负荷预测的优化控制策略在线快速运行。

图4 换热站及其二次网监控系统示意图

分布式控制器含有数据交互接口、存储单元、处理单元和驱动控制交互接口4个部分。该控制器通过数据交互接口与其连接的分布式控制器进行数据通信,每个控制器最多可连接6个相邻的分布式控制器;存储单元中内置标准数据集,用于存储设备的性能参数和运行信息;处理单元主要完成各种复杂模型和算法的计算,并得到相应的结果;驱动控制交互接口用于连接各机电设备的执行器模块,将处理单元得到的优化控制结果传输至执行器并完成相应动作。除此之外,同种类型机电设备所配备的分布式控制器的程序完全相同,仅通过输入该控制器对应设备的相关参数即可进行程序运行。

控制柜为成套设备,包含PLC、人机界面、UPS电源和工业级交换机。PLC应预留20%的通道冗余量,程序运行后的CPU(中央处理器)占用率不超过20%;人机界面选用与PLC同系列品牌的彩色触摸屏,并配有通讯网口,可以对PID(比例-积分-微分)参数进行修改和调整,显示现场设备运行状态及关键参数,通过设定报警极限值实现设备的故障报警功能;UPS电源容量为2 kV·A,含有12、24 V输出的锂电池,后备时间不短于0.5 h,并带有故障指示功能;采用8口的工业级千兆交换机,交换容量和包转发率分别为20 Gbit/s(千兆位/秒)和14.88 Mbit/s(兆位/秒),下行端口8个10/100/1000BASE-T以太网端口,下行端口2个千兆SFP(小型可插拔)光模块,并支持堆叠技术。

安防箱为成套设备,包含硬盘录像机、硬盘存储器和级联服务器。硬盘录像机为4路网络输入,最大支持600万像素录制,1 920×1 080/60 Hz,并且可以查询历史记录,存储时间为90 d。级联服务器支持onvif(开放型网络视频接口)、标准协议。安防摄像头可以实现自动跟踪和切换视频画面,监控故障设备并兼顾安防报警,清晰度不低于1 080 P,23倍光学变焦;能实现自动侦测与跟踪、自动报警、360°连续旋转和180°自动翻转等功能。

水道温度传感器精度0.2%,输出信号4～20 mA;水道压力传感器精度0.5%,输出信号4～20 mA;室外温湿度传感器,温度精度0.3%,湿度精度3%～10%,输出信号0～10 V;流量计输出信号4～20 mA,当流速小于1 m/s时,精度为2%,当流速大于1 m/s时,精度为3%;热量表AC(交流)220 V供电或外接24 V;电动调节阀控制信号4～20 mA、DC(直流)1～5 V或2～10 V,反馈信号4～20 mA或DC 2～10 V,执行器电源为220 V(直流);补水泵变频器应具有PID逻辑的闭环调节功能,循环泵变频器可以分别与PLC和分布式控制器进行通讯;一次侧电动调节阀能与PLC完成数据交互,而各楼栋阀门可分别与PLC和分布式控制器进行数据交互。

4 智慧供热系统软件层研究

能源管控中心作为智慧供热控制系统架构的软件层,通信服务软件、服务器硬件设备和数据库软件是其所需的主要配套设施。通信服务软件负责与硬件层通讯完成数据交互;服务器硬件设备应含有双核以上的CPU、4 GB以上的内存储器、500 GB以上的外存储器、与光纤连接的接口和操作系统,其中内存储器用于正在运行的程序,外存储器可存储工程师开发的程序和系统运行的相关数据等;数据库软件对从硬件层收集来的数据和系统运行中的数据进行组织、存储与管理,能随时被人工调取或被运行中的程序调用。

在区域供暖控制系统的设计阶段常常通过对大量且复杂的运行工况进行穷举来制定控制策略,这很大程度依靠专家经验,这种方法对策略制定者的要求比较高,很难真正将系统运行中的各种工况考虑全面,而且并不能根据热用户实际需求对系统进行精确的节能性管控,从而无法实现真正的智慧化运行。因此,对换热站及其二次侧输配管网运行控制策略进行设计研究,是供热系统实现智慧和低碳运行的关键。针对某换热站及其二次侧输配管网,首先对热用户进行以楼栋为单位的热负荷预测;进而基于负荷预测结果,在分布式架构下先完成各楼栋阀门的优化控制,再基于负荷预测结果和阀门优化控制结果对并联循环水泵进行控制策略优化;然后依次完成一次侧电动调节阀和补水泵的控制;最后根据系统运行得到的结果,对系统在该优化控制策略指导下运行的效果进行节能减排分析;即可完成一次系统的优化控制过程,以此周而复始,用于供热系统的智慧化运行(见图5)。

图5 智慧供热系统低碳运行控制策略示意图

4.1 各楼栋热负荷预测

每栋建筑在不同的日、月和季节对应的负荷特征虽然有明显的差异与规律,但内在的耦合性也非常显著[6],因此对楼栋热负荷的准确预测是区域供暖系统实现按需供热和精准管控最重要的前提[7]。针对以楼栋为单元的热负荷预测,建立一种基于卷积神经网络[8](convolutional neural network, CNN)的混合预测模型(见图6)。首先对历史热负荷数据和室外气象数据进行收集,为了避免模型有效输入变量的不足或冗余,使用套索[9](least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归模型筛选出影响热负荷较大的输入变量,分别为干球温度、相对湿度、室外风速、太阳辐射;然后为了避免原始CNN模型中由于参数随机性而影响预测精度,以预测误差最小为目标函数,使用缎蓝园丁鸟优化算法[10](satin bower bird optimization algorithm, SBO)对CNN的卷积层过滤器数量和Dropout(去掉部分神经元)层概率进行优化;最后将优化得到的结果作为构建CNN模型的最优参数,从而提高混合预测模型的精度。预测得到的热负荷为能量值,通过系统设计的供回水温差,基于热负荷与供回水温差和质量流量乘积成正比的关系,即可得到各楼栋所需的流量。

图6 热负荷混合预测模型示意图

4.2 各楼栋阀门的分布式优化控制

为了使供暖系统在运行中能够精准按需供热,避免末端热用户冷热不均问题,以负荷预测结果为前提,在分布式架构下对各楼栋供水阀门开度进行合理优化控制(见图7)。首先对二次侧输配管网的拓扑结构和负荷预测结果进行收集与整理,通过分析换热站及其二次侧输配管网中阀门、管道、建筑体和换热器等主要设备的压降与阻抗和流量的关系,得到各设备的压降计算模型,以热媒流动方向作为参考方向,对这些模型进行叠加,即可得到换热站及其二次侧输配管网的总压降计算模型;然后在分布式架构下,以换热站及其二次侧输配管网的总压降最小为目标,满足各楼栋所需的流量为约束,以各楼栋阀门开度为变量建立分布式优化模型;进而对优化模型进行求解,由于果蝇优化算法[11](fruit fly optimization algorithm, FOA)在嗅觉搜索阶段使用随机赋值策略,不利于最优解的计算,因此使用正余弦算法[12](sine cosine algorithm, SCA)中的正余弦策略替代FOA中的随机赋值策略,并对结合后的算法进行分布式改进,即可完成分布式算法的设计;最后使用该分布式算法在分布式架构下对楼栋阀门的分布式优化模型进行求解,得到各楼栋阀门的开度和换热站及其二次侧输配管网的最小总压降。

图7 各楼栋阀门的分布式优化控制示意图

4.3 并联循环水泵分布式优化控制

为了避免供暖系统在运行中发生水力失衡的问题,在分布式架构下,基于负荷预测和阀门优化的结果,对并联水泵的开启台数与转速进行优化控制[13],如图8所示。首先对实际工程中所用的水泵性能参数和负荷预测结果进行收集与整理,得到水泵的流量-扬程、流量-效率、流量-功率模型及各栋建筑所需的总流量,同时水泵的分布式控制器接收来自楼栋阀门分布式控制器的最小总压降;然后以并联循环水泵运行总功率最小为目标,以满足换热站及其二次侧输配管网总压降为约束,以各台水泵的转速为优化变量建立分布式优化模型;进而使用分布式算法在分布式架构下对并联循环水泵的分布式优化模型进行求解,所使用的算法与楼栋阀门的优化求解算法相同;最后得到各台水泵的转速比和并联循环水泵所消耗的总功率。

图8 并联循环水泵的分布式优化控制示意图

4.4 一次侧电动调节阀的控制

为了充分利用热源厂有限的热源,对板式换热器一次侧电动调节阀开度的精确控制尤为关键;阀门的开度决定了换热站二次侧所能得到的热量,同时也影响着热力公司向热源厂支付的费用。通过现场硬件层对换热站二次侧供水温度的实时监测,将测量值与系统的设定值在PLC中进行对比,然后阀门执行基于PID的闭环调节;通过调节一次侧流量来改变二次侧供水温度,使其达到设定值的要求(见图9)。

注：ts为二次侧供水设定值。图9 一次侧电动阀控制示意图

4.5 补水泵的控制

为了避免由于供热系统漏水导致系统工作压力下降而引起末端建筑物内出现倒空的现象,需要将二次侧回水管道上的压力维持在一个恒压值,这就要求补水泵能够根据二次侧回水管道实时的压力值作出及时调节(见图10)。对二次侧回水管道上的压力进行实时监测,将监测值传输至补水泵的变频器,在变频器中对监测值与设定值进行比较,基于PID控制逻辑对补水泵启停进行控制。当二次侧回水管道的压力降至p1时,启动补水泵;当二次侧回水管道压力升至p2时,关闭补水泵;当压力升至p3时,位于二次侧回水管道上的安全阀启动泄压,将二次侧回水压力始终维持在定压线的高度。

注：p1为补水泵开启压力;p2为补水泵关闭压力;p3为二次侧母管安全阀泄压值。图10 补水泵控制示意图

4.6 节能减排分析

供热系统基于图5完成一次优化控制后,对该系统所能节约的电量和等价总碳排放量进行计算,进而对系统在这种优化控制策略指导下的节能运行和减排效果进行分析,如图11所示。

图11 节能减排分析示意图

具体有以下步骤：

1) 整理负荷预测曲线和优化循环水泵得到的总功率迭代曲线;

2) 对负荷预测前后曲线和水泵总功率优化前后迭代曲线的差值在时间上求定积分,将功率转换为功,即可得到通过负荷预测所节约的能量和循环泵优化后所节约的能量,两者相加即为节约的总能量;

3) 通过3.6×106J=1 kW·h计算出循环泵优化前后所节约的电量;

4) 基于该系统所节约的总能量,根据1 kg标准煤燃烧产生29 307.6 kJ热量,即可计算出该系统可节约的标准煤量;

5) 基于该系统所节约的标准煤量,根据1 kg 标准煤燃烧排放2.67 kg二氧化碳,即可计算出该系统可减排的二氧化碳量;

6) 基于该系统可减排的二氧化碳量,根据1 kg 碳完全燃烧产生3.67 kg二氧化碳,即可算出该系统可减排的碳量。

5 智慧供热系统网络层设计

智慧供热系统中在硬件层与软件层之间数据传输的高速、高效和完整尤为关键,同时网络层相关设施的低故障率和低建设成本也不可忽视。在智慧供热系统中通过无源光网络(passive optical network, PON)技术实现能源管控中心与各换热站现场的数据交互。PON技术采用P2MP(点到多点)结构的通信模式,由OLT、ODN和ONU组成。其中OLT位于网络侧,即能源管理中心机房;ONU位于用户侧,即换热站控制室;两者之间的通信网路构成ODN,ODN主要由光缆、连接器、无源分光器、无源光衰减器和光纤接头等组成。

该技术下行(OLT到ONU)采用广播方式,将OLT发送的光信号通过分光器分成多份相同的信号送至每个ONU,但是ONU会根据报文中所含有的标记选择性地接收只属于自己的信号,对其余不属于自己的信号进行丢弃,采用波长1 490 nm;而上行(ONU到OLT)采用时分复用多址接入(TDMA)技术,网络侧给每一个ONU分配属于自己的时间片,ONU则严格按照时间片窗口发送信号,并且只会通过ODN传输至OLT,不会发送至其他ONU,采用波长1 310 nm。从OLT到分光器之间的主干光纤链路和分光器到各ONU的各换热站子干线链路位于室外段,该段发生断纤的可能性及断纤后导致的影响面更大,应对其进行Type-B类型的全保护。

PON技术应用于智慧供热系统时,在相距较远的能源管理中心和各换热站之间,全部采用光缆,使用普通的PVC(聚氯乙烯)线管即可,这给空间狭小的老旧小区改造和施工穿线带来了极大的便利;同时,ODN中无源器件的使用大大降低了网路的故障率。除此之外,该技术所特有的手拉手组网方式和高宽带的特点,非常适用于涉及地域较广和数据种类丰富的区域供暖系统,对于相距较远的换热站,可各自通过分光器直接与OLT走线,而对于相距较近的多个换热站而言,这些换热站可通过1∶2非均分的方式进行手拉手通信,从而实现各换热站中ONU与能源管理中心的OLT进行数据交互,有利于降低建设成本和系统的维护费用。

6 结束语

在区域供暖系统的控制中,针对能源管理中心、数据传输链路和各换热站及其二次侧输配管网,建立了基于软件层、网络层和硬件层的智慧供热系统,提高了区域供暖系统智慧和低碳运行的水平。智慧供热系统在软件层将深度学习和优化算法等人工智能技术应用于各楼栋阀门和循环水泵的联动优化控制中,对系统进行基于负荷预测的提前优化控制,并对优化控制策略的节能减排效果进行了分析,实现了系统运行的水力平衡和按需供热;在网络层基于PON技术建立了无源光纤网络传输方案,有助于满足智慧供热系统中高宽带、低成本和多业务的需求;在硬件层对换热站及其二次侧输配管网的设备运行情况和现场安防进行监控,使用分布式控制器建立各楼栋阀门和循环水泵的分布式控制架构,提高了系统在线优化控制水平。该智慧供热系统经过在实际工程中对能源管控中心和各换热站及其二次侧输配管网的运行调试,能够实现区域供暖系统稳定、节能和低碳运行,及时合理地满足用户的热舒适需求。