气象因素对供热系统采暖热负荷的影响分析

　　摘要：采暖热负荷的大小是电力调峰的基础，是热负荷调节的依据。气象因素是供热系统采暖热负荷变化的最直接影响因素。通过分析气象因素对采暖热负荷的影响，并根据实际数据利用MATLAB程序进行线性拟合，建立采暖热负荷预测模型。计算结果通过误差分析验证能满足工程应用精度的要求，可为后续研究具有循环水吸收式热泵的热电联产机组调峰性能提供合理依据。

　　关键词：气象因素;采暖热负荷;影响分析

　　引言

　　随着我国经济的迅猛发展，人们对生活舒适性的要求显著提高。冬季室外环境温度降低，保证室内的温暖舒适是冬季供暖的目的。但由于热能不能实现大量的存储，因此需要随时维持稳定的产、销平衡。随着国家节能减排政策的推行落实，现代社会冬季的供暖工作既要保证热用户的热量需求，还要考虑其经济性[1]。

　　热电联产集中供热是我国北方地区主要的供暖方式，供热系统对室内温度的调节效果直接影响着城市人民生活质量，其中采暖热负荷是调节的主要依据，更是电力调峰的基础。采暖热负荷是指为了满足热用户的需求，系统在单位时间内向建筑物供给的热量，它随着建筑物得到热量、失去热量的热负荷之和的变化而变化[2]。

　　要维持室内供暖温度恒定，采暖热负荷的值会随着室外温度的降低而随之增加。采暖热负荷预测是根据收集的历史热负荷数据，综合考虑各种影响因素，通过分析计算找到采暖热负荷变化规律，建立相对应的采暖热负荷预测模型，利用该模型可以实现对将来某一段时间或某一个时刻热负荷值的预测。

　　因为采暖热负荷对整个系统实现经济运行至关重要，所以只有通过对采暖热负荷准确快速的预测，才更有利于对供热系统控制单元进行合理调度，使逐时热负荷与供热系统的实际需热量越接近，从而达到既保证供热质量又节能环保的目的。从而实现供热系统精细化运行管理。因此，采暖热负荷预测是一项具有实际工业生产价值的研究性工作。

　　预测结果的精确程度会直接影响集中供热系统的可靠性及经济性。其精确程度取决于模型建立时所考虑的各项影响因素。供热系统采暖热负荷的影响因素有气象因素、使用因素和建筑因素等。其中，气象因素是最直接的影响因素。通过计算分析气象因素对采暖热负荷的影响，进而对热负荷做出准确的预测。

　　1样本数据

　　为了更好地分析供暖热负荷与气象因素的之间的关系，以我国东北某省会城市的供热为例，该地区采暖面积A为1.524×104m2，供热机组为额定纯凝功率为300MW的单抽凝汽式亚临界参数机组。选取该市2018年供暖期1月~4月的供暖数据，以天为单位，共120天的样本点数据。采暖热负荷值、温度值、风速均为日平均值。

　　2气象因素对采暖热负荷的影响分析

　　气象因素对采暖热负荷的影响主要包括室外温度、空气湿度、太阳辐射、风向和风速、降雨(雪)等，它的变化规模很难掌握。其中对集中供热系统采暖热负荷的影响最大的是室外温度，而太阳辐射对采暖热负荷的影响仅占全部因素的1%~5%[3]。因此，文中主要研究室外温度和风速对采暖热负荷的影响并进行预测，不再考虑太阳辐射这一影响因素。

　　2.1室外温度对采暖热负荷的影响

　　影响热用户供热质量的内部因素包括供、回水温度，循环水量等。当室外温度降低时，为了维持恒定的室内温度，对应的供水温度、回水温度以及供回水的温差则随之升高，采暖热负荷也升高。质调节因其运行简便成为集中供热系统运行调节方法中应用最为广泛的一种调节方式。该调节方法是维持热网循环流量不变的情况下，当室外温度变化时，通过调节供水温度来达到热平衡。

　　由于质调节方法本身与室外温度具有一定的关联，因此在预测热负荷时，采用室外温度作为输入变量进行分析计算，既能保证供热质量，又能提高供热系统的经济性实现资源的合理利用。将采暖热负荷数据与室外温度数据利用matlab的最小二乘法进行线性拟合，得到室外气温与供热负荷之间的拟合结果。纵坐标为日采暖热负荷，横轴为日平均气温。

　　2.2考虑风速影响的室外温度对采暖热负荷的影响

　　室外温度和室内温度都会随着风速的变化而发生改变。根据传热学对流换热原理可知，对流换热系数会随室外空气流速的增加而增大，从而导致室外温度随空气流动速度的加快而降低。并且室外温度的降温幅度与风速成正比，风速越大，室外温度降低越多。

　　这种情况下室外实际温度就会低于预测值，影响采暖热负荷。同时建筑物外表面与空气的对流换热速度随风速的增加而增大，散热速度加快，建筑物的蓄热效果下降，室内温度降低导致采暖热负荷发生变化。另外室内压差也会随风速的变化而变化，导致门窗附近缝隙间的空气流速、冷风浸入耗热量和冷风渗透耗热量都发生改变，采暖热负荷也随之发生改变[2]。

　　2.3预测精度验证

　　根据上文的分析结果：考虑风速影响后的空气温度与热负荷的线性相关程度比不考虑风速影响时要高。因此，选择室外温度和风速作为影响采暖热负荷的气象因素，建立相应的热负荷模型。针对文中东北某省会城市的供热系统及所提供的样本数据对其采暖热负荷进行预测计算，并通过比对所得的计算结果与实际运行数据，计算出相对误差。

　　由于该预测模型只考虑了室外温度和风速这两个主要影响因素，所以，得出的采暖热负荷的数值与实际值存在一定的偏差。但预测模型结果的总体趋势与实际情况是一致的，相对误差的绝对值也在工程应用精度的允许范围内。

　　3结语

　　针对东北某市一供热系统，根据其提供的实际运行数据，具体分析了气象因素对采暖热负荷的影响，结果表明：考虑风速影响后的空气温度与热负荷的线性相关程度比不考虑风速影响时要高。说明采暖热负荷受空气温度的直接影响，而风速则对空气温度直接影响，从而间接影响采暖热负荷。将受风速影响的室外温度与实际采暖热负荷利用matlab程序进行线性拟合，建立供热系统热负荷预测模型。

　　并对计算得到的预测值与用户实际采暖热负荷值进行误差分析计算，得到结果中最大相对误差为4.84%。说明采用该热负荷预测模型对供热期的采暖热负荷进行预测的值在合理范围内，精度满足需求，可为后续研究具有循环水吸收式热泵的热电联产机组调峰性能提供合理依据。

　　参考文献

　　[1]王硕.基于吸收式热泵的热电联产机组调峰能力研究[D].吉林：东北电力大学，2018.

　　[2]李晓莉.供热机组调峰能力预测方法研究[D].吉林：东北电力大学，2016.

　　[3]刘鹏飞，付波.基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究[J].区域供热，2019(1)：43-48.

　　[4]王文标，蔡麒，汪思源.基于气象因素的集中供热系统热负荷预测研究[J].计算机测量与控制，2016，24(2)：22-26.

　　[5]徐大海，朱蓉.人对温度、湿度、风速的感觉与着衣指数的分析研究[J].应用气象学报，2000，11(4)：430-439.

　　[6]史俊杰.吸收式热泵与热电联产耦合供暖的热力系统建模[D].北京：华北电力大学，2012.

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