摘要：采暖熱負荷的大小是電力調峰的基礎，是熱負荷調節的依據。氣象因素是供熱系統采暖熱負荷變化的最直接影響因素。通過分析氣象因素對采暖熱負荷的影響，并根據實際數據利用MATLAB程序進行線性擬合，建立采暖熱負荷預測模型。計算結果通過誤差分析驗證能滿足工程應用精度的要求，可為后續研究具有循環水吸收式熱泵的熱電聯產機組調峰性能提供合理依據。

　　關鍵詞：氣象因素;采暖熱負荷;影響分析

　　引言

　　隨著我國經濟的迅猛發展，人們對生活舒適性的要求顯著提高。冬季室外環境溫度降低，保證室內的溫暖舒適是冬季供暖的目的。但由于熱能不能實現大量的存儲，因此需要隨時維持穩定的產、銷平衡。隨著國家節能減排政策的推行落實，現代社會冬季的供暖工作既要保證熱用戶的熱量需求，還要考慮其經濟性[1]。

　　熱電聯產集中供熱是我國北方地區主要的供暖方式，供熱系統對室內溫度的調節效果直接影響著城市人民生活質量，其中采暖熱負荷是調節的主要依據，更是電力調峰的基礎。采暖熱負荷是指為了滿足熱用戶的需求，系統在單位時間內向建筑物供給的熱量，它隨著建筑物得到熱量、失去熱量的熱負荷之和的變化而變化[2]。

　　要維持室內供暖溫度恒定，采暖熱負荷的值會隨著室外溫度的降低而隨之增加。采暖熱負荷預測是根據收集的歷史熱負荷數據，綜合考慮各種影響因素，通過分析計算找到采暖熱負荷變化規律，建立相對應的采暖熱負荷預測模型，利用該模型可以實現對將來某一段時間或某一個時刻熱負荷值的預測。

　　因為采暖熱負荷對整個系統實現經濟運行至關重要，所以只有通過對采暖熱負荷準確快速的預測，才更有利于對供熱系統控制單元進行合理調度，使逐時熱負荷與供熱系統的實際需熱量越接近，從而達到既保證供熱質量又節能環保的目的。從而實現供熱系統精細化運行管理。因此，采暖熱負荷預測是一項具有實際工業生產價值的研究性工作。

　　預測結果的精確程度會直接影響集中供熱系統的可靠性及經濟性。其精確程度取決于模型建立時所考慮的各項影響因素。供熱系統采暖熱負荷的影響因素有氣象因素、使用因素和建筑因素等。其中，氣象因素是最直接的影響因素。通過計算分析氣象因素對采暖熱負荷的影響，進而對熱負荷做出準確的預測。

　　1樣本數據

　　為了更好地分析供暖熱負荷與氣象因素的之間的關系，以我國東北某省會城市的供熱為例，該地區采暖面積A為1.524×104m2，供熱機組為額定純凝功率為300MW的單抽凝汽式亞臨界參數機組。選取該市2018年供暖期1月~4月的供暖數據，以天為單位，共120天的樣本點數據。采暖熱負荷值、溫度值、風速均為日平均值。

　　2氣象因素對采暖熱負荷的影響分析

　　氣象因素對采暖熱負荷的影響主要包括室外溫度、空氣濕度、太陽輻射、風向和風速、降雨(雪)等，它的變化規模很難掌握。其中對集中供熱系統采暖熱負荷的影響最大的是室外溫度，而太陽輻射對采暖熱負荷的影響僅占全部因素的1%~5%[3]。因此，文中主要研究室外溫度和風速對采暖熱負荷的影響并進行預測，不再考慮太陽輻射這一影響因素。

　　2.1室外溫度對采暖熱負荷的影響

　　影響熱用戶供熱質量的內部因素包括供、回水溫度，循環水量等。當室外溫度降低時，為了維持恒定的室內溫度，對應的供水溫度、回水溫度以及供回水的溫差則隨之升高，采暖熱負荷也升高。質調節因其運行簡便成為集中供熱系統運行調節方法中應用最為廣泛的一種調節方式。該調節方法是維持熱網循環流量不變的情況下，當室外溫度變化時，通過調節供水溫度來達到熱平衡。

　　由于質調節方法本身與室外溫度具有一定的關聯，因此在預測熱負荷時，采用室外溫度作為輸入變量進行分析計算，既能保證供熱質量，又能提高供熱系統的經濟性實現資源的合理利用。將采暖熱負荷數據與室外溫度數據利用matlab的最小二乘法進行線性擬合，得到室外氣溫與供熱負荷之間的擬合結果。縱坐標為日采暖熱負荷，橫軸為日平均氣溫。

　　2.2考慮風速影響的室外溫度對采暖熱負荷的影響

　　室外溫度和室內溫度都會隨著風速的變化而發生改變。根據傳熱學對流換熱原理可知，對流換熱系數會隨室外空氣流速的增加而增大，從而導致室外溫度隨空氣流動速度的加快而降低。并且室外溫度的降溫幅度與風速成正比，風速越大，室外溫度降低越多。

　　這種情況下室外實際溫度就會低于預測值，影響采暖熱負荷。同時建筑物外表面與空氣的對流換熱速度隨風速的增加而增大，散熱速度加快，建筑物的蓄熱效果下降，室內溫度降低導致采暖熱負荷發生變化。另外室內壓差也會隨風速的變化而變化，導致門窗附近縫隙間的空氣流速、冷風浸入耗熱量和冷風滲透耗熱量都發生改變，采暖熱負荷也隨之發生改變[2]。

　　2.3預測精度驗證

　　根據上文的分析結果：考慮風速影響后的空氣溫度與熱負荷的線性相關程度比不考慮風速影響時要高。因此，選擇室外溫度和風速作為影響采暖熱負荷的氣象因素，建立相應的熱負荷模型。針對文中東北某省會城市的供熱系統及所提供的樣本數據對其采暖熱負荷進行預測計算，并通過比對所得的計算結果與實際運行數據，計算出相對誤差。

　　由于該預測模型只考慮了室外溫度和風速這兩個主要影響因素，所以，得出的采暖熱負荷的數值與實際值存在一定的偏差。但預測模型結果的總體趨勢與實際情況是一致的，相對誤差的絕對值也在工程應用精度的允許范圍內。

　　3結語

　　針對東北某市一供熱系統，根據其提供的實際運行數據，具體分析了氣象因素對采暖熱負荷的影響，結果表明：考慮風速影響后的空氣溫度與熱負荷的線性相關程度比不考慮風速影響時要高。說明采暖熱負荷受空氣溫度的直接影響，而風速則對空氣溫度直接影響，從而間接影響采暖熱負荷。將受風速影響的室外溫度與實際采暖熱負荷利用matlab程序進行線性擬合，建立供熱系統熱負荷預測模型。

　　并對計算得到的預測值與用戶實際采暖熱負荷值進行誤差分析計算，得到結果中最大相對誤差為4.84%。說明采用該熱負荷預測模型對供熱期的采暖熱負荷進行預測的值在合理范圍內，精度滿足需求，可為后續研究具有循環水吸收式熱泵的熱電聯產機組調峰性能提供合理依據。

　　參考文獻

　　[1]王碩.基于吸收式熱泵的熱電聯產機組調峰能力研究[D].吉林：東北電力大學，2018.

　　[2]李曉莉.供熱機組調峰能力預測方法研究[D].吉林：東北電力大學，2016.

　　[3]劉鵬飛，付波.基于遺傳算法優化BP神經網絡的短期熱負荷預測方法研究[J].區域供熱，2019(1)：43-48.

　　[4]王文標，蔡麒，汪思源.基于氣象因素的集中供熱系統熱負荷預測研究[J].計算機測量與控制，2016，24(2)：22-26.

　　[5]徐大海，朱蓉.人對溫度、濕度、風速的感覺與著衣指數的分析研究[J].應用氣象學報，2000，11(4)：430-439.

　　[6]史俊杰.吸收式熱泵與熱電聯產耦合供暖的熱力系統建模[D].北京：華北電力大學，2012.

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