摘要：智慧供热的发展允许建筑各区域能够独立监测及控制室温,为实现室温精确预测以制定各区域温度动态调节的最优控制策略,建立1种简化的多区域建筑灰箱模型并提出参数辨识方法。首先考虑相邻区域间的热耦合,基于等效电路法建立多区域灰箱模型结构;其次利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法辨识模型参数,同时引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法改善PSO易陷入局部最优的缺陷,以此提高辨识精度;最后以西安市某高校7#宿舍楼为研究对象,基于相关供暖数据进行模型验证。实验结果表明,辨识得到的室温预测模型在不同天气和相邻房间温度发生变化的情况下,预测室温均能稳定跟踪实际室温的变化趋势,误差保持在±0.5℃之内,具有良好的预测精度和鲁棒性,可以满足实际工程需求。

摘要：随着人们生活质量的提升,切实有效做好冬季供热问题成为各政府关心的民生问题之一,因此建立供热信息监管平台,提高供热服务能力和监管水平已迫在眉睫。本文基于物联网技术建立工业信息监管平台将各个热力站数据、热力站视频监控数据、相关配套供热小区、温度数据等统一纳入平台为企业提供一体化监测模式。同时根据积累的海量数据基于神经网络技术建立了室温预测模型,模型可以根据天气、热源等信息预测室内温度变化提高企业智能化管理水平。