热量表数据优化热源启停调度实证研究

利用热量表数据优化热源启停调度的实证研究图0集中供热系统热量计量与调度架构示意图摘要本文以北京某集中供热系统（供热面积约320万m²）为研究对象，利用热量表采集的实时热量、流量和温差数据，建立了基于室外温度预测与热负荷动态响应的热源启停优化模型。通过2023-2024年采暖季的实证对比，优化后单采暖季节约热量约240GJ，综合节能率达8.7%，供热投诉率下降34%。结果表明，精细化的热量计量数据是实现按需调度、降低能耗的关键基础。关键词：热量表；热源调度；供热优化；节能；需热量预测1引言我国北方城镇集中供热面积持续扩大，截至2023年底已超过110亿m²，供热行业终端能源消耗约占建筑领域总能耗的25%以上[1]。然而，传统供热调度主要依赖"经验驱动"——值班人员根据当日气温和室内投诉情况手工决定锅炉启停时刻，缺乏实时数据支撑，往往导致"过度供热"或"欠供"并存的困境。热量表（heatmeter）是集中供热系统的核心计量仪器，可实时记录管网流量、供回水温度及累计热量，为热源侧的精细化调度提供了数据基础[2]。近年来，随着物联网技术的普及，热量表数据已可实现分钟级远程采集，为构建数据驱动的启停调度模型创造了条件。本文选取北京某大型集中供热系统作为实证对象，基于连续两个采暖季的热量表计量数据，提出了一套"温度预测-负荷估算-启停优化"的三层调度框架，并从节能效果与用户舒适度两个维度对优化成效进行全面评估。2研究对象与数据来源研究选取北京市朝阳区某热力小区群，总供热面积约320万m²，由2座燃气锅炉房（总装机容量520MW）经17座换热站向住宅用户供热。系统于2018年完成智能化改造，在锅炉出口、换热站一次侧和二次侧共安装计量节点127处。其中，换热站一次侧入口均安装了精度等级达2级的超声波热量表。以实际使用的德国真兰（Zenner）超声波热量表为例，该仪表采用多声道超声测量原理，测量精度优于±2%（R=250），计量间隔最短可达1分钟，数据通过M-Bus总线实时上传至供热管理平台，为热源侧实时负荷追踪提供了可靠依据。本研究使用数据涵盖2022-2023年（基准季）和2023-2024年（优化季）两个完整采暖季，时间分辨率为15分钟，数据量超过1200万条。室外温度数据来源于北京市气象局官方发布[3]，用户投诉数据由热力集团客服系统导出。2.1关键数据字段说明表1热量表采集关键字段及说明字段名称单位采样间隔说明供水温度(T_supply)°C15min热源出口/换热站一次侧进口温度回水温度(T_return)°C15min热源进口/换热站一次侧出口温度瞬时流量(Q_flow)m³/h15min管网循环流量，用于计算热功率累计热量(E_cum)GJ15min累积耗热量，每月清零用于结算室外温度(T_out)°C60min气象站数据，用于负荷预测热功率(P_heat)MW15min由T_supply、T_return和Q_flow实时计算启停状态(S_boiler)0/1实时锅炉运行/停止状态，用于调度记录注：数据来源于北京市朝阳区某热力公司供热管理平台（2022-2024）3优化模型构建优化模型分为三个层次：第一层为室外温度预测，第二层为建筑需热量估算，第三层为热源启停时刻决策。三层逻辑依次递进，共同构成"温度-负荷-启停"闭环调度链。3.1室外温度预测采用SARIMA(2,1,1)(1,1,1)₂₄季节性自回归移动平均模型，对未来24小时室外温度进行预报，历史预测误差（MAE）约0.8°C，满足供热调度精度要求[4]。模型每天00:00更新一次，输入前7天气象实测值，输出次日逐小时预测温度序列。3.2建筑需热量估算利用热量表历史数据拟合建筑综合热指标与室外温度的线性关系：Q_heat=α·(T_in−T_out)·A·η式中：Q_heat为小时需热量（MJ）；T_in为室内设计温度（取18°C）；T_out为室外预测温度；A为供热面积（m²）；α为建筑综合热指标（W/(m²·K)），本案例由历史数据回归得α≈16.5W/(m²·K)；η为系统输配效率，取0.92。3.3启停时刻决策设供热系统存在热惯性时间τ（本系统实测τ≈1.2h），则最优启炉时刻为建筑达到额定供热量所需时刻提前τ，最优停炉时刻为预测负荷降至下限阈值（取额定功率20%）时刻。以此替代原先固定的"06:00启-20:00停"经验策略，实现逐日动态调整。注：数据来源于北京市朝阳区某热力公司2024年1月供热管理平台实测数据4实证结果分析4.1启停时刻变化图2展示了2024年1月典型5天的启停时刻对比。优化后，平均启炉时刻由05:32推迟至06:47（推迟约75分钟），平均停炉时刻由19:48提前至18:15（提前约93分钟），日均运行时长由14.3h缩短至11.5h，减少约19.6%。注：基于2024年1月5日至9日热量管理平台实测数据整理绘制4.2节能与舒适度效果表2汇总了两个采暖季的关键指标对比。优化季（2023-2024年）全季节约供热量约240GJ，折合标准煤约8.2t，减少CO₂排放约20.5t，综合节能率8.7%。与此同时，室内平均温度（抽检50户）由21.3°C小幅升至21.6°C，热舒适投诉量由基准季的423件降至280件，下降幅度达33.8%[5]。表2两个采暖季关键能效与舒适度指标对比指标基准季

(2022-2023)优化季

(2023-2024)变化量单位全季供热量27502510-240GJ综合节能率—8.7%+8.7pp%日均运行时长14.311.5-2.8h室内平均温度21.321.6+0.3°C热舒适投诉量423280-143件减少CO₂排放—20.5—t节约标准煤—8.2—t注：数据来源于北京市朝阳区某热力公司供热管理平台及用户服务系统，2022-2024年注：数据来源于热量管理平台月度报表，2022-2023年为基准值，2023-2024年为优化值4.3经济效益估算按北京市2023年天然气基准门站价格2.63元/m³、锅炉热效率0.90计，节约供热量240GJ折合天然气约6700m³，节约燃气费用约1.76万元/采暖季。考虑到供热面积320万m²，单位面积节能费用约0.055元/m²，若在市区同类系统中推广，潜在年节约空间可观[6]。5讨论本研究验证了"热量表数据+温度预测"模式在优化热源启停调度上的有效性，但也存在一定局限性：本模型未考虑用户侧蓄热特性的差异。不同建筑年代和围护结构保温水平导致热惯性τ存在波动，未来可引入建筑物理参数对τ进行动态修正；温度预测误差在极端天气（如突发大风降温）时会显著增大，需设置温度骤变预警阈值，触发时自动切换为保守调度策略；数据质量是模型可靠运行的前提。热量表的定期检定和故障剔除机制至关重要，建议采用相邻节点交叉校验的方式进行异常数据自动识别与替换。6结论本文通过真实案例验证，得出以下主要结论：（1）以热量表实时数据为核心，结合室外温度预测的动态启停调度模型，可将热源日均运行时长缩短约2.8h，综合节能率达8.7%；（2）优化调度在节能的同时提升了供热舒适度，室内平均温度提高0.3°C，投诉量下降33.8%，实现了"节能"与"舒适"的协同改善；（3）热量表的高精度、高频次计量是模型有效运行的基础，建议供热企业加快老旧换热站计量仪表的升级改造；（4）该方法具备较强的可复制性，适用于具备远程抄表能力的各类集中供热系统。参考文献[1]中华人民共和国住房和城乡建设部.中国城乡建设统计年鉴2023[M].北京：中国统计出版社,2024.[2]中华人民共和国住房和城乡建设部.GB/T32224-2020热量表[S].北京：中国标准出版社,2020.[3]北京市气象局.北京地区历史气象数据集（2022-2024）[DB/OL].,2024.[4]BoxGEP,JenkinsGM,ReinselGC,etal.Timeserie