智能控制在供热系统中的应用与发展

智能控制在供热系统中的应用与发展

张博

鄂托克前旗旭能供热有限责任公司，内蒙古鄂尔多斯市 016200

摘要：随着能源紧缺和环境问题日益突出，提高供热系统的能源效率和温度均衡性成为迫切需求。本文分析了供热系统智能化的驱动因素，包括节能减排、舒适度提升。重点阐述了智能控制技术在供热领域的应用，如模糊PID控制、神经网络自适应控制。探讨了基于物联网、大数据的智能供热系统集成趋势，以及分布式能源协同和需求侧响应等创新方向。

关键词：供热系统；智能控制；节能减排；模糊控制

引言：供热系统作为城市基础设施的重要组成部分，直接关系到居民生活质量和城市运行效率。然而，传统供热模式存在能源浪费、温度不均、响应滞后等问题，难以满足现代社会对舒适度和环保的双重诉求。近年来，随着人工智能和信息技术的迅猛发展，智能控制在供热系统中的应用不断深入，为行业转型升级提供了新的技术支撑。

一、供热系统智能化需求分析

(一) 能源效率与节能减排

在全球气候变化和资源短缺的双重压力下，提高供热系统的能源效率，实现节能减排已成为行业发展的首要任务。传统供热系统多采用固定参数控制，难以根据外界温度变化和室内热负荷动态调整供热量，导致大量能源浪费。以我国北方地区为例，供热期间能源消耗占建筑总能耗的40%以上，其中约30%的热量因过度供热或管网损耗而白白流失，增加了运行成本，也加剧了环境问题。据统计，供热行业每年贡献了约15%的城市碳排放量，是实现"双碳"目标的重点领域。

(二) 温度均衡与舒适度

温度均衡与舒适度是衡量供热质量的核心指标，也是用户最直接的体验。然而，在传统集中供热模式下，由于缺乏末端精细调控和个性化服务，常常出现“冷热不均”、“同温不同感”的问题。受建筑布局、朝向和热网距离等因素影响，不同房间、不同楼层的实际温度可能相差3-5℃，远端用户更是长期处于供热“洼地”。老年人、儿童等群体对温度的敏感程度和偏好各不相同，单一的供热参数难以满足全员需求，温度失衡不仅损害了用户的生活品质，也容易引发健康问题和投诉纠纷。

二、智能控制技术在供热中的应用

(一) 模糊控制与PID优化

在供热系统控制领域，PID（比例-积分-微分）控制因其简单、可靠的特点而被广泛采用，主要用于调节锅炉燃烧、水泵转速、阀门开度等参数。然而，经典PID控制器的参数固定，难以适应供热系统的非线性、大滞后、多变量耦合等复杂特性，尤其在工况剧烈变化时，容易出现超调、振荡等问题。模糊控制技术的引入很好地弥补了这一缺陷。它基于人类经验和逻辑推理，将供热工艺中的定性知识，如"温度偏低"、"压力较高"等模糊概念，转化为精确的数学描述。控制器根据当前误差及其变化趋势，查询预设的模糊规则库，推导出适宜的控制动作，如"微调阀门开度"、"大幅提高水泵转速"等。这种方法不依赖精确模型，而是模拟专家决策过程，具有很强的鲁棒性和自适应性。

(二) 神经网络自适应控制

供热系统是一个高度复杂的非线性系统，其特性受锅炉类型、管网结构、用户分布等众多因素影响，且随时间和环境变化而改变。建立准确的机理模型几乎不可能，给传统控制方法带来巨大挑战。神经网络自适应控制技术为此提供了创新解决方案。它模仿人脑神经元结构，由大量简单单元互联构成，通过学习历史数据自动建立输入输出关系，无需显式的数学模型。在供热领域，研究者普遍采用前馈型BP神经网络，输入层接收温度、压力、流量等工艺参数，隐层负责特征提取和组合，输出层给出预期的控制变量，如给水量、燃气流量等。网络初始结构由经验确定，但连接权值和阈值会在训练过程中不断调整，直至预测输出与实际值足够接近。训练完成后，神经网络作为被控对象的"软测量"模型，嵌入自适应控制器。

三、智能供热系统集成与发展趋势

(一) 物联网与大数据平台

随着信息技术的飞速发展，物联网（IoT）和大数据技术正在重塑供热行业的运营模式，推动系统向更高层次的智能化迈进。在物联网架构中，供热系统的各类设备，如锅炉、水泵、阀门、换热器等，均配备智能传感器和通信模块，形成庞大的感知网络。这些终端不仅采集温度、压力、流量等常规参数，还监测设备振动、噪声、电流等状态信息，甚至利用红外成像等技术检测隐患。数据通过NB-IoT、LoRa等低功耗广域网，或工业以太网、5G网络实时传输至云平台，构建起设备、管网、建筑、环境“四位一体”的数字孪生系统。以某智慧供热项目为例，部署了超10万个IoT节点，实现了从热源到用户的全过程、全要素在线监测，为精细化管理奠定了基础。在数据汇聚的基础上，大数据技术发挥了强大的分析决策功能。平台运用分布式存储和并行计算技术，如Hadoop、Spark等，高效处理PB级海量异构数据；通过数据清洗、特征提取等预处理，建立供热系统的统一数据模型。在此基础上，运用机器学习、知识图谱等人工智能算法，挖掘系统内在规律：如关联分析揭示了室温、气象、人口密度等因素的交互影响，聚类算法划分了用户的用能习惯画像，时序模型刻画了设备性能衰退趋势。

(二) 分布式能源协同控制

在"碳达峰、碳中和"战略背景下，能源结构的清洁低碳转型成为大趋势，这直接推动了供热系统从传统集中式向分布式能源网络演进。新型供热系统不再依赖单一的大型热源，而是就地利用多种可再生能源和余热资源，如太阳能、地热、工业废热、污水源热泵等，形成了点面结合、多能互补的供热格局。然而，这些分散的热源在类型、容量、出力特性上差异很大，如何协调控制以实现系统稳定和效益最大化，成为亟待解决的难题。智能控制技术，尤其是分层分布式控制策略，为此提供了有效方案。在这一框架下，整个供热网络被组织为多个微能源网（MEN），每个MEN拥有独立的能源设备组合和负荷中心，实现一定程度的自供自足。

(三) 需求侧响应与用户交互

传统供热模式下，用户是被动的热量接收者，对供热过程几乎没有参与权。这种单向服务模式不仅难以满足用户的个性化需求，也制约了系统的灵活性和经济性。随着技术进步和理念更新，智能供热系统正在重塑与用户的关系，通过需求侧响应（DSR）和多样化交互手段，将用户转变为能动的参与者和决策者。DSR机制的核心是引导用户根据系统信号主动调整用能行为，以此平滑负荷曲线、降低运行成本。在供热领域，DSR策略丰富多样：基于时间的电价（TOU）方案，鼓励用户在电价低谷时段多用热，如凌晨预热地暖；容量型DSR则向用户提供容量费折扣，换取在极寒天调低1-2℃的室温权利；紧急型DSR用于应对热源故障等突发事件，按户发放补贴，换取临时性的热量限制。为确保公平与自愿，系统会根据建筑特性、居民构成等数据，个性化设计DSR合约，如对老人家庭提供更宽松的温度调整范围。智能化手段的应用大大提升了DSR的可操作性和精准度。每户配备的智能温控阀自动执行响应指令，避免人工操作的不便；同时，智能电表实时监测响应效果，确保补偿的精准兑现。在某试点项目中，95%用户选择参与DSR计划，高峰时段热负荷削减15%，相当于一座中型锅炉的输出，用户年均节省热费8%。

结语

纵观智能控制技术在供热系统中的应用与发展，我们看到的不仅是技术进步的轨迹，更是一个传统行业拥抱变革、锐意创新的生动实践。从早期的PID优化、模糊控制，到神经网络自适应、预测优化调度，再到物联网大数据赋能、分布式能源协同、用户交互革新，智能化渗透的广度与深度持续提升，推动供热系统在节能、舒适、灵活等方面实现质的飞跃。

参考文献

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