《煤气与热力》年7期目次
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智慧供热的内涵及目标
方修睦1，杨大易2，周志刚1，刘京1
（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨；2.哈尔滨工业大学计算机学院，黑龙江哈尔滨）
摘要：我国在城市智慧供热方面的研究刚刚起步，对智慧供热的内涵和外延还缺乏完整的、准确的认识。智能供热是以供热物理设备网为基础，以供热信息物联网为支撑，通过基于智能供热平台的智能决策系统，为运行管理人员提供辅助决策支持，形成在保证室内舒适度的前提下，降低运行能耗的供热系统形式。而智慧供热是比智能供热更高层次的理念，是充分利用类似于人脑所表现出来的创造性思维活动的形式来解决供热问题，智慧供热是以数字化、网路化、智能化的信息技术与先进供热技术的深度融合为基础，以用户需求为目标，以低碳、舒适、高效为主要特征，以具有自感知、自分析、自诊断、自决策、自学习等为技术特点的现代供热形式。从物理形态角度看，智慧供热是由物理设备网、信息物联网和智慧供热平台三大部分组成。智慧供热概念包含着智能供热概念。智慧供热分为广义智慧供热和狭义智慧供热。广义智慧供热是以人为基础、以供热系统为载体、以信息技术为先导，在新一代人工智能技术与先进供热技术的深度融合基础上，形成的新一代供热技术。广义智慧供热包含以信息技术为先导的狭义智慧供热。狭义智慧供热包括智能运行、智能管理和人才培养三部分。智慧供热的总体目标是：用户舒适满意、系统安全可靠、能源利用高效、低碳清洁经济。从广义智慧供热和狭义智慧供热的角度探讨了智慧供热的内涵，讨论了智慧供热各组成部分的任务及目标。根据我国的实际情况，对实现智慧供热目标的途径提出了建议。经分析认为，供热系统的自动化和信息化是供热系统智能化的基础。供热系统的智能化水平可划分为初级智能系统、恒定智能系统和开放智能系统3个纵向层级。智慧供热是一种新型供热方式，智慧供热技术还很不完善，智慧供热建设是一个循序渐进的过程。要紧紧抓住智慧供热带来的历史性机遇，推进产学研用协同创新，实现供热技术、设备的创新突破；企业智慧供热建设要充分考虑技术先进性和技术经济性的平衡，制定出合理的智慧供热建设方案，分阶段、分层级往前推进。
关键词：集中供热；智慧供热；智能供热；供热系统；目标；内涵
参考文献示例：方修睦，杨大易，周志刚，等.智慧供热的内涵及目标［J］.煤气与热力，，39（7）：A01-A07.
智慧供热的目标：满足人的热舒适需求
王昭俊1、2
（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨；2.哈尔滨工业大学寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，黑龙江哈尔滨）
摘要：智慧供热应以满足人的热舒适需求为目标，为用户提供舒适的室内温度。作者提出了智慧供热的热舒适温度自适应模型的概念。热舒适温度的自适应模型作为智能决策系统中的核心模型，可用于准确预测供热系统热负荷，实现供热系统运行调度精细化。将严寒地区按照室外气候参数，分为3个供暖阶段。提出不同供暖期间采用不同室温的新理念，以满足人的热舒适与热适应需求。针对不同供暖阶段、不同功能建筑、不同年龄人群的热舒适需求，提出了构建热舒适温度的自适应模型的方法。分析了室温偏高对人体热舒适与健康的影响。从时间维度和空间维度，探讨了北方冬季供暖期间应如何设定舒适与健康的室内温度，实现智慧供热的目标。
关键词：热舒适温度；自适应模型；供暖阶段；热中性温度；智慧供热
参考文献示例：王昭俊.智慧供热的目标：满足人的热舒适需求［J］.煤气与热力，，39（7）：A08-A11，A27.
基于智能算法与动态仿真的供热智能引擎构建
周志刚1、2，薛普宁1、2，刘京1、2，方修睦1、2，郑进福1、2
（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨；2.哈尔滨工业大学寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，黑龙江哈尔滨）
摘要：智慧供热是基于区域供热系统的一种现代供热方式，是我国供热行业未来发展的重要方向。智能决策网作为智慧供热的核心系统，对实现智慧供热有着至关重要的作用。基于智能算法和动态仿真的有效融合，提出了构建供热系统智能引擎的技术路线。阐述了智能算法和动态仿真在智能决策网各核心功能模块（供热管网监测点优化布置、热负荷预测、水力仿真模型与模型参数校准、热动态模型、供热管网泄漏故障诊断）开发中的应用方法。该技术路线可以为智能决策网的研发提供理论指导。
关键词：智慧供热；智能引擎；智能算法；机器学习；动态仿真
参考文献示例：周志刚，薛普宁，刘京，等.基于智能算法与动态仿真的供热智能引擎构建［J］.煤气与热力，，39（7）：A12-A19.
中低压燃气智能调压系统
芦超1、2，陈海龙1、2，程小伟1、2，彭广娟1、2，周瑞智1、2
（1.北京市公用事业科学研究所，北京；2.北京市燕山工业燃气设备有限公司，北京）
摘要：介绍智能调压器和中低压燃气智能调压系统的组成。中低压燃气智能调压系统以智能调压器为基础，通过增加压力变送器、阀位开关、带阀位开关的进出口球阀、PLC控制器等组成，具备远程监控功能、故障自诊断功能、流量模拟功能等。
关键词：智能调压器；智能调压系统；远程监控；故障自诊断；流量模拟
参考文献示例：芦超，陈海龙，程小伟，等.中低压燃气智能调压系统［J］.煤气与热力，，39（7）：B20-B22，B34.
·哈尔滨工业大学智慧供热专栏·
基于机器学习的供热系统热负荷多步递归预测
薛普宁1、2，周志刚1、2，蒋毅3，陈昕1、2，方修睦1、2，刘京1、2
（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨；2.哈尔滨工业大学，寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，黑龙江哈尔滨；3.黑龙江省计算中心，黑龙江哈尔滨）
摘要：为预测供热系统的短期热负荷动态概况，提出一种基于机器学习的热负荷多步递归预测策略，该预测策略是对热负荷单步预测模型的拓展。介绍热负荷多步递归预测的流程，该流程可分为4个步骤：数据预处理、数据集划分、模型训练和模型评估。数据预处理细分为特征选择、特征工程和特征变换。在模型训练步骤中，介绍2种机器学习模型：支持向量回归（SVR）和极限梯度提升（XGBoost）。分别利用这2种机器学习模型建立了热负荷单步预测模型，根据建立的单步预测模型，采用提出的多步递归预测策略，可以实现对短期热负荷的动态概况预测。选取某实际供热系统的热源首站的运行数据用于案例分析。结果表明：在预测精度和预测稳定性方面，基于XGBoost的热负荷多步递归预测策略均优于基于SVR的热负荷多步递归预测策略；二者在各时间步长上均未产生明显的误差累积；该热负荷多步递归预测策略可以准确预测供热系统短期热负荷的动态概况。
关键词：集中供热；热负荷预测；多步递归预测；机器学习
参考文献示例：薛普宁，周志刚，蒋毅，等.基于机器学习的供热系统热负荷多步递归预测［J］.煤气与热力，，39（7）：A20-A27.
环境空气综合温度研究
王磊1，方修睦2
（1.中国市政工程中南设计研究总院有限公司，湖北武汉；2.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨）
摘要：借鉴室外空气综合温度，从可直接测量的前提出发，以黑色温度传感器为测量元件，综合考虑室外干球温度、太阳与温度传感器可见光短波辐射、温度传感器外表面与天空、周围物体的长波辐射，提出环境空气综合温度，用于供热系统在供暖期的运行调节。对环境空气综合温度理论计算式进行推导。将理论计算结果与实测值进行比较，考核实测值与理论计算结果的相对误差，判定是否可以采用实测值替代理论计算结果（即实现环境空气综合温度的直接测量）。在一定条件下，分析环境空气综合温度实测值与室外空气综合温度的变化是否基本一致，以及导致二者值不同的影响因素。测试期间，环境空气综合温度理论计算结果平均值、实测值平均值分别为-5.11、-4.90℃，后者对前者的相对误差为4.1%。环境空气综合温度的实测值可替代理论计算结果，环境空气综合温度可由实测直接获得。在白天阴天的情况下，环境空气综合温度实测值与室外空气温度基本一致。在白天晴天的情况下，环境空气综合温度实测值与室外空气温度均随太阳辐照度的增大而提高。室外空气综合温度、环境空气综合温度实测值随时间的变化基本一致。但时间相同时，二者的值不同。主要原因是：接受太阳辐射的主体不同，室外空气综合温度接受太阳辐射的主体为大平面非透光围护结构，环境空气综合温度接受太阳辐射的主体为黑色表面温度传感器；室外空气综合温度忽略了围护结构外表面与环境的长波辐射传热量；在计算室外空气综合温度时，围护结构外表面对流传热系数未考虑随风速的变化。
关键词：太阳辐射；环境空气综合温度；室外空气综合温度；运行调节
参考文献示例：王磊，方修睦.环境空气综合温度研究［J］.煤气与热力，，39（7）：A28-A32.
·热源与冷源·
渗流对地源热泵土壤温度场及换热量的影响
张山1，张兵兵2，梁若冰2
（1.山东建筑大学热能工程学院，山东济南；2.同圆设计集团有限公司，山东济南）
摘要：针对地源热泵长期运行时土壤热失衡导致热泵效率降低的问题，探究地下水渗流（以下简称渗流）以及热泵周期性运行对周围土壤温度场与热泵效率的影响。建立长宽均为40m，深度为m的土壤区域，在土壤区域中打9个m深的钻孔，钻孔中心间距为5m，且按照3×3的方阵排布，在钻孔中埋入深度为m的双U型地埋管。基于Feflow数值模拟软件的三维瞬态热渗耦合传热模型，通过土壤热响应实验验证，确定Feflow软件仿真模拟得出的结果准确可靠。在此基础上，分析不存在渗流、存在渗流、改变渗流速度（1×10-4m/s、2.4×10-6m/s、2.1×10-7m/s）以及改变渗流层厚度（5m、10m、15m）对地源热泵在供暖工况下d连续运行带来的影响，分析地源热泵系统按照1a中供暖运行d，间歇90d，制冷运行90d，再间歇60d的周期性运行模式，运行10a后对地下土壤温度场以及地埋管单位管长换热量的影响。结果表明：存在渗流且渗流速度大于1×10-7m/s数量级时有利于地埋管周围土壤温度恢复；相对于无渗流条件，渗流层位于38~42m且渗流速度为2.4×10-6m/s时，供暖工况下连续运行d后的地埋管单位管长换热量提高54%；渗流速度对地埋管单位管长换热量影响明显，渗流速度越大，地埋管单位管长换热量越多；渗流速度不变时，地埋管单位管长换热量随着渗流层厚度的增加而增加，且渗流层厚度每增加5m，在供暖工况连续运行d后，地埋管单位管长换热量增加2W/m；周期性运行模式下，有渗流与无渗流条件下土壤均没有明显的冷、热量积累，但有渗流条件更利于提高地埋管单位管长换热量。文末附有有渗流与无渗流工况下土壤温度场动态展示的视频，可扫