基于数字孪生的城市集中供热系统耗热量精细化管理体系

摘要：随着城市化进程的加速，城市集中供热系统在人们的日常生活中变得愈发重要。集中供热作为一种高效、经济的热能供应方式，能够有效改善城市居民的生活质量，并在一定程度上减轻城市环境污染。然而，伴随着城市供热需求的不断增加，传统集中供热系统在耗热量管理上面临日益复杂的挑战。传统管理方式的局限性如响应迟缓、数据失真以及难以实现精细化调控等，已无法满足现代城市的发展需求，亟需引入新技术以增强其灵活性和智能化水平。本研究旨在构建一个基于数字孪生的城市集中供热系统耗热量精细化管理体系，以提升系统的整体能效和用户满意度。

关键词：精细化管理；数字孪生；供热系统

数字孪生技术作为当今数据驱动和智能化管理的前沿技术，提供了全新的解决思路。数字孪生是一种将物理实体与其虚拟模型相结合的技术，通过实时数据的反馈和分析，使得管理者能够在虚拟环境中模拟、监控和优化实际系统的运行状态。应用于城市集中供热系统中，数字孪生不仅能提高系统的监测能力和决策支持，还能通过对耗热量的精细化管理，实现资源的优化配置和运行效率的提升。本文将深入研究数字孪生在城市集中供热系统中的应用，推动供热系统管理向智能化、精细化方向迈进，以最终实现降低能耗、提高供热效率及提升用户体验的目标。

一、城市集中供热系统耗热量管理现状分析

（一）传统集中供热系统概述

城市集中供热系统由多个互相关联的组成部分构成，主要包括热源、热网和热用户。热源通常来自于集中式锅炉、热电联产（CHP）或可再生能源（如太阳能、地热等），其主要功能是生成并提供热能。热网则通过管道将生成的热水或蒸汽输送至各个热用户，包括居民住宅、商业建筑以及工业设施。热用户端接收热能并根据实际需求进行使用，其中供热的计量、控制和调节则是保障系统高效运行的关键环节。

传统集中供热系统的运行模式主要可以分为两类：定量供热和集中调控。在定量供热模式中，热源会根据历史需求数据和天气因素来预设供热量，然而这种方法往往无法实时响应变化的用热需求，容易导致供热过剩或不足。而集中调控模式则通过实时监测系统中的参数，如供热温度、回水温度和用热量，运用控制系统对供热量进行调整[1]。虽然这种模式能在一定程度上提高系统的响应速度，但由于依赖于人工干预和经验判断，仍然面临着反应不及时和决策不准确等问题。

（二）耗热量管理的重要性与挑战

当前，城市集中供热系统的耗热量管理现状整体较为传统，主要依赖于人工统计与经验管理。这种方式的缺陷在于缺乏实时性和准确性，导致对耗热量的监控始终滞后于实际需求。此外，数据收集往往是分散的，难以形成全局的系统视图，导致决策者在进行资源配置与调整时缺乏必要的数据支持。同时，数据显示的问题与设备的运行状态也难以高效联动，造成故障排查的反应速度过慢。

城市集中供热系统在耗热量管理中面临的常见问题主要包括：能源利用效率低下、供热可靠性不足及用户满意度偏低等。由于这种系统在冷暖季节，甚至在同一天内的气温变化中，往往难以实现精准的供热调节，导致能源浪费和用户不满。同时，许多城市的老旧管网存在泄漏、腐蚀等问题，给系统的持续高效运行带来了显著挑战。

（三）精细化管理的需求与目标

随着城市化进程的加快和可持续发展理念的深入人心，对集中供热系统的精细化管理需求愈发明显。首先，精细化管理有助于提高能源利用率，减少浪费，确保经济高效的热力供应，实现节能减排的目标。通过对用户需求的精准把握和合理的供热调控，可以在提高用户满意度的同时，最大限度地降低运行成本。另外，精细化管理的目标还包括提升系统的灵活性和适应性，通过引入智能感知、数据分析和决策支持系统，能够及时响应变化的用热需求，保障系统在不同工况下的稳定性和可靠性。

二、基于数字孪生的耗热量精细化管理体系

（一）数字孪生建模

数字孪生的核心在于对实时数据的获取和应用，因此，准确的数据采集是其成功实施的基础。在城市集中供热系统中，部署多种类型的传感器至关重要，包括温度传感器、流量计和压力传感器等。这些传感器能够实时监测系统内部的运行状态和环境条件，获取有关供热设备、管网及用户终端的关键数据。例如，温度传感器可以实时记录供热水的温度及回水的实际温度，流量计可以提供进出系统的热水流量，以准确反映系统负荷情况[2]。同时，这些采集到的数据需通过无线传输或有线网络连接至云端或本地服务器，形成高效的数据流动机制，确保数据的及时性与准确性。部署传感器时需要考虑设备的布局及安装方式，以便实现最优的数据覆盖和采集频率，从而为后续建模提供全面、可靠的数据基础。

建模方法通常包括物理建模、数据驱动建模和混合建模等。物理建模基于热力学原理，依赖于热源、热网和用户之间的相互作用关系，适用于对系统行为有明确理论基础的情况；数据驱动建模则利用机器学习和人工智能算法，依据历史数据进行模型训练，能够适应复杂且动态变化的系统环境；混合建模结合两种方法的优点，在局部细节上能够更好地精细化建模。具体工具方面，可以使用Matlab/Simulink、ANSYS、Blender等软件进行模型的创建和仿真。这些工具具备强大的计算能力和图形表现能力，可以帮助设计人员直观地观察模型运行状态，优化系统设计。

（二）耗热量预测与监测

数据分析与处理是实现精细化管理的重要环节，涵盖了数据预处理、特征提取及模型训练等步骤。在进行数据分析前，需要对采集的数据进行清洗，以剔除噪声和异常值，确保数据质量。同时，借助统计分析和机器学习等方法，可以提取出对耗热量具有显著影响的特征，例如环境温度、室内温度设定和用户用热习惯等。通过构建和训练预测模型（如回归分析、时间序列分析或神经网络），能够实现对未来耗热量的预测。这种预测不仅有助于系统在不同负荷条件下调整供热量，还能为节能减排提供科学依据，实现资源的合理配置[3]。

为了确保供热系统在运行中得到有效的监管和调整，建立实时监测机制至关重要。通过将数据采集系统和状态监测系统相结合，可以对不同时间段的实际耗热量进行实时监控。这种机制通常会利用现代信息技术，如云计算和物联网，将数据实时上传至数据库，并利用算法模型对数据进行分析和处理，使得管理者能够及时掌握系统状态，以及运行中的波动情况。此外，实时监测还需要构建警报系统，能够在检测到异常行为（如供热温度偏离设定值或流量异常等）时，及时发出警报，帮助运维人员迅速采取措施，降低系统运行风险。

（三）管理决策支持系统

一个高效的管理决策支持系统，不仅需具备强大的数据处理能力，也需提供直观的数据可视化接口，以便于管理人员快速理解和分析数据。可视化工具可以将复杂的数据以图形化方式呈现，如热力图、趋势图和仪表盘等，使管理者能够清晰洞察系统运行状况、能效指标和用户需求变化等关键信息。通过可视化界面，决策者能够迅速发现潜在问题和瓶颈，基于实时数据和历史数据做出更为科学的决策。

从系统运行角度考虑，决策优化模型应综合考虑成本、效益和用户满意度等多个因素，支持在制定供热策略时进行多维度决策。结合算法优化技术，如线性规划、遗传算法或模拟退火算法，可以找到在多种约束条件下的最佳供热方案。优化模型的输出将为集中供热系统的运营提供切实可行的运营策略和调整建议，确保资源的高效利用与运行的稳定性，使得供热系统能够在动态变化的城市实际需求中保持高效灵活的响应能力。

结束语：

本文提出的基于数字孪生的城市集中供热系统耗热量精细化管理体系，通过有效整合数据采集、建模分析、实时监测和决策支持等模块，不仅增强了系统的智能化水平，也为城市供热管理提供了一种科学、系统的优化路径。综上所述，基于数字孪生的耗热量精细化管理体系为城市集中供热系统的现代化转型奠定了基础，具有重要的理论和实践意义。

参考文献：

[1] 刘宝芹，王童，钟崴，等.基于数字孪生的城市集中供热系统耗热量精细化管理体系[J].区域供热， 2024（2）：118-124.

[2] 李仲博.基于数字孪生的城镇供热系统按需精准调控技术研究与应用[D].浙江大学，2023.

[3] 胡斯曼，陈小平，李永蓉，等.基于数字孪生技术的城市水环境管理系统框架设计与应用探索[J].人民黄河， 2023， 45（S01）：190-191.