供熱管理平臺中數據甄別與工況研判的應用研究.pdf

1、隨著人們生活水平的提高，對供熱的質量要求越來越高，供熱自動化控制程度的提高使得整個供熱系統(tǒng)的運行和控制對數據的依賴程度也越來越高。所以，提高數據的準確性，研究可行的誤差數據辨別和修正方法，對供熱系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定都有著重要的意義。本文以某高校供熱管理平臺為基礎，深入的研究了平臺中誤差數據的辨別及修正算法，并將其算法修正值與實際值進行對比分析。
　　本文首先分析了供熱管理平臺中存在的誤差數據:單點誤差、多點不連續(xù)誤差及多點連續(xù)誤差。其

2、次通過BP神經網絡對數據預處理、設置聚類數、K-means算法對數據聚類，找出誤差數據所在位置。最后針對不同誤差數據運用不同的處理方法，對于單點誤差數據以及多點不連續(xù)誤差數據采用均值填充法:對于多點連續(xù)誤差數據，針對BP神經網絡收斂速度慢等缺點，采用改進后的雙權值迭代法進行修正。
　　本文通過MATLAB實現對SQL數據庫中的數據進行讀取、運算、替換等一系列操作，對三類誤差數據辨別及修正過程、結果進行詳細分析，通過實驗得出，均值填

3、充法修正誤差數據的誤差修正率在90％以上，雙權值迭代法修正誤差數據的誤差修正率在80％以上。采用兩種修正方法結合來處理供熱管理平臺中的數據，不僅節(jié)省了修正時間，而且修正后的數據曲線能夠很好的擬合實際曲線，修正效果較為理想。
　　數據從現場采集到平臺中顯示是一個復雜的過程，它包含有現場數據采集、傳輸過程、設備接收、服務器處理等工作流程，其中任何一個環(huán)節(jié)出錯就會導致誤差數據的缺失、錯誤和冗余。通過對供熱管理平臺中數據及供暖現場的研究，