基于模型参数辨识及预测的热力站水力优化调控研究

基于模型参数辨识及预测的热力站水力优化调控研究

秦心瞳

平顶山热力集团有限公司  河南省平顶山市  467000

摘要：热力站作为供热系统的核心组成部分，对于城市的能源利用效率和环境保护具有重要意义。为了提高热力站的运行效率和资源利用率，水力优化调控成为一个关键的任务。模型参数辨识和预测在热力站水力优化调控中发挥着重要作用。通过准确的模型参数辨识和可靠的预测方法，可以为热力站的优化调控提供科学依据，提高系统的运行效率、资源利用率和经济效益，实现可持续发展的目标。

关键词：模型参数辨识；预测热力站；水力优化调控

模型参数辨识和预测是热力站水力优化调控的关键环节。通过准确的参数辨识和可靠的预测方法，可以为热力站的优化调控决策提供科学依据，并有效提高热力站系统的运行效率和能源利用效率。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的方法，并不断改进和优化预测模型，以适应不同场景下的需求。通过合理选择和结合不同的预测策略，可以为热力站水力优化调控提供可靠的预测结果，从而优化系统的运行效果。

1.模型参数辨识及预测的热力站水力优化调控意义

热力站水力优化调控是指通过对热力站的水力参数进行辨识和预测，来实现系统运行效率和能源利用效率的最大化。具体来说，模型参数辨识是指通过对热力站系统进行观测和分析，获得其各个组成部分的参数数值，如泵站的流量、压力特性以及阀门的调节特性等。而预测则是基于已有的参数信息和系统运行数据，通过建立数学模型或者采用机器学习方法，对未来的系统运行状态进行推测和预测。

提高能源利用效率：通过优化热力站的水力参数，可以减少运行中的能量损失，提高能源利用效率。例如，在电动泵站中，合理选择泵的工作方式、流量特性以及频率控制方式等，可以降低泵的能耗，从而提高热力站整体的能源利用效率。

保障系统安全稳定运行：通过对热力站的水力参数进行辨识和预测，可以及时发现和解决系统中的潜在问题，保障系统的安全稳定运行。例如，在热力站中，当观测到泵的流量或压力异常时，可以利用模型辨识和预测的结果来判断问题原因，并及时采取相应的措施，避免系统故障和事故的发生[1]。

降低运行成本：通过优化热力站的水力参数，可以降低系统的运行成本。例如，在供热季节，通过模型辨识和预测，可以合理调整泵的工作状态和流量，以满足用户的需求同时避免能耗过高。此外，还可以根据天气预测等数据，提前做好配热计划，合理利用余热和储能设备等，降低系统运行成本。

总之，热力站水力优化调控的意义在于提高能源利用效率，保障系统安全稳定运行和降低运行成本。通过对热力站水力参数进行辨识和预测，可以优化系统运行，提高整体效益。

2.模型参数辨识及预测的热力站水力优化调控策略

2.1模型参数辨识策略

在进行热力站的水力优化调控时，模型参数辨识和预测是两个非常重要的环节。模型参数辨识是通过对热力站系统进行观测、测量和数据采集，来识别出系统的特性、参数和动态行为。通过准确地辨识模型参数，我们可以深入了解热力站系统的工作原理、特点和性能，为后续的优化决策提供科学依据。下面介绍一些常用的模型参数辨识策略：

最小二乘法：最小二乘法是一种常见的参数辨识方法，它基于观测数据与模型预测数据之间的残差来确定参数值。该方法通过最小化残差的平方和，找到使得模型输出与实际观测数据最接近的参数值。

极大似然估计法：极大似然估计法假设观测数据服从某个概率分布，并根据观测数据来估计模型中的参数值，使得观测数据出现的概率最大化。该方法可以应用于有限样本和大样本情况下的参数估计[2]。

神经网络模型：神经网络是一种强大的非线性模型，可以用于参数辨识。通过将热力站的输入和输出数据作为神经网络的训练集，利用反向传播算法来优化网络的权重和偏置，从而获得较好的模型参数估计结果。

系统辨识方法：系统辨识方法是一种基于系统辨识理论和方法的参数辨识策略。根据热力站的输入输出数据，利用系统辨识方法进行模型建立和参数估计，从而得到系统的数学模型和参数值，实现优化控制。

以上是一些常用的模型参数辨识策略，根据具体情况选取适合的策略进行参数估计。参数辨识的目标是获得准确可靠的模型参数值，为后续的预测和优化调控提供可靠的基础。

2.2预测策略

预测则是基于历史数据和系统运行规律，针对未来一段时间内的水力状态和需求情况进行预测。通过建立合理的预测模型，可以提前洞察热力站系统可能出现的变化和问题，为决策者提供科学的指导和工作方向。预测结果的准确性和实时性将直接影响到水力优化调控的效果和效率。下面介绍一些常用的预测策略：

基于历史数据的时间序列方法：这种方法是基于历史数据的模式和趋势进行预测。常见的时间序列方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。通过对历史数据的分析和模型拟合，可以预测未来一段时间内的水力状态和需求情况。

基于机器学习的方法：机器学习方法可以通过学习历史数据中的模式和规律，自动建模并进行预测。常见的机器学习方法包括回归模型、支持向量机、决策树和神经网络等。通过训练模型并输入实时数据，可以得到未来一段时间内的水力预测结果

[3]。

基于物理模型的仿真方法：这种方法是基于对热力站系统的物理建模和仿真，通过模拟系统的运行过程和各个参数的变化，预测未来的水力状态和需求情况。基于物理模型的仿真方法可以考虑系统的动态特性和复杂性，提供更准确的预测结果。

结合多种方法的混合预测：由于热力站系统具有一定的复杂性和不确定性，单一的预测方法可能无法满足需求。因此，可以采用多种方法进行混合预测，结合各种模型的优势，得到更准确可靠的预测结果。

结语

热力站水力优化调控是一个复杂而重要的任务，通过模型参数辨识和预测可以提供有效的支持。在选择预测策略时，需要考虑数据的可用性、模型的准确性和计算的实时性等因素。同时，预测结果的准确性和稳定性也是评估预测策略的重要指标。在热力站水力优化调控中，模型参数辨识帮助我们了解系统的特性和参数，从而为后续的优化策略提供基础。同时，预测方法可以根据历史数据和系统运行规律，预测未来一段时间内的水力状态和需求情况，为决策者提供科学的指导。

参考文献

[1]封恩程. 基于模型参数辨识及预测的热力站水力优化调控研究[D].浙江大学,2023.

[2]陈昊,李琳,王亚琦等.多目标差分进化算法改进与电工钢片磁致伸缩模型参数辨识[J/OL].中国电机工程学报:1-12[2023-09-13].

[3]董策勇. 电动汽车锂离子电池模型参数在线辨识与状态联合估计[D].安徽理工大学,2022.