热力站能耗数据处理及节能潜力分析

李昕昱

(太原市热力集团有限责任公司，山西 太原 030001)

供暖情况如何与人们的生活、工作息息相关，同时也关系到节能减排建设。集中供暖属于新型供暖方式，其按照一个采暖季每平方进行收费，该供暖方式普遍存在于北方，北方冬季天气寒冷，整体供暖时间长，采用集中供暖模式可以帮助人们节约采暖开支。站在能源利用角度来讲，集中供暖运行费用高，一次性投资大，暖气通常全天供热，由于楼层或其他因素影响，导致供热出现温度不均衡的问题。有些楼层供暖偏热时居民会选择开窗降温，此举无疑是对供热能源的浪费。若要做好节能减排，今后还应对集中供热方面进行优化，同时挖掘出热力站节能潜力，寻找切入点降低人力站能耗。

1 影响热力站能耗数据的因素

1.1 影响电耗的因素

若要确保供暖效果，首先需要保证各个供电设备能处于正常运行状态下，如果供电设备出现问题，或管网传输效率低都可能会对电耗产生影响，此外，耗热量与耗水量也是重要影响因素，具体如下；1)循环水泵。在热力站中，循环水泵是主要耗电设备，其耗电量大小通常会受选型影响，因为不同型号的循环水泵，在运行过程中对电量的需求不同，产生的电量消耗也有所不同。有些循环水泵在设计之初会应用变频技术，此类水泵能有效减少电能损耗，而有些水泵却并未应用该技术，那么其电量损耗也会有所增加；2)耗水量。很多热力站在运行一段时间后会出现水力失衡的情况，此时若要解决末端不热的问题，就需要加大总供热量，上调大水泵总流量，这一举措必然会增加水泵耗电量；3)耗热量。供暖系统通电后，房间内所有物体温度都不高，供暖后大部分热气会被这些物体吸收，此时房间内人感温度未达到要求，需要加大热耗供应，此时用电量也会随之增加[1]。

1.2 影响水耗的因素

与电耗和热耗相比，能够对水耗产生影响的因素较少，但相对而言，水耗的消耗量有时甚至会超过热耗消耗和电耗消耗。据了解，在集中供热系统下，热力站出现大量水耗的原因主要有：1)保温性能，供暖系统供水量与供暖效果有关，补水量大，供暖效果会有所提升，然而一些老校区的供暖通道老化速度快，整体保温性能不佳，居民为了提升室内供热效果会对散热器排水设施进行防水，长此以往会造成水资源浪费现象；2)耗热量，无论是水暖还是气暖，都需要以水为媒介，热耗需求越大，耗水量越大。换热站是供暖系统的重要组成部分，换热站接收到大量高温水后，会将高温热水与站内储存的低温热水进行热交换，通过此种方式可以快速获得热能，再将其传输给二次网循环水，完成热交换的高温水会返回热源，二次网循环水则被传输到各个热用户管道中供用户取暖。在此供暖模式下对水量的要求也相对较高，尤其一些气候严寒的东北地区，这些地区对热耗的需求量大，因此水量需求也高。

1.3 影响热耗的因素

集中供热主要是针对建筑物进行供暖，让建筑物内部产生热效应，从而改变建筑物区域内冷热情况。相关研究表明，当热力站处于运行状态下时，热耗数据会出现较大变化，尤其当其处于不同环境和运行条件下时，而能对热力站热耗产生影响的因素有很多，具体体现在：1)室内温度，北方地区冬季气候寒凉，室外温度极低，室外温度低的同时也会导致室内温度随之降低，人们即使在室内也会觉得冷，此时就需要加大供暖力度。如果室内温度相对较高，那么对热耗的需求也会减少，因此北方房屋建筑都格外注重建筑保温方面，使用各种保温性能高的建筑材料，降低热量挥发速度；2)供暖方式。集中供暖主要以地暖为主，此种供暖方式需要通过铺设大量供暖管道来实现，热水流过管道会以对流形式将暖气传输到室内。地暖整体来看具有环保性和舒适性，因此在很多地区都得到了广泛应用。其劣势在于，因为管道埋于地面下，暖气散发在整个房屋范围内，除人体外，室内家居会影响散热效果，因此对暖气的需求量也会有所增加；3)二次供回水均温。我国普遍存在“大温差，小流量”现象，集中供暖模式下热力不平衡问题也十分普遍，居民为了达到供暖需求，有时会私自放水，也有一些用户采取加泵操作，以此来减少供回水温差。供回水温差较大的情况下，热力系统需要通过调整供热力度来进行改善，如提升暖气温度，让供暖末端用户室内温度达到标准。然而由于无法对某一用户管道进行针对性管理，所以整个供热系统都会受到影响，一些供暖效果好的用户会通过开窗通风的方式来降低室内温度，此举必然会导致热能源被浪费；4)管道保温。当代建筑物在建造过程中都需要铺设保温管道，这些管道的保温情况会随着使用年限的增加会逐渐降低，甚至有些被破坏，这些都是影响热媒传输与外界环境的散热损失[2]。

2 热力站能耗数据处理

2.1 电耗数据处理

2.1.1 数据处理

数据源自某典型供热系统智慧供热监控平台，在数据平台上抽取2021—2022年度热力站运行数据，包括726个供热机组耗电量、二次供回水温差、水泵输出频率等，数据采集周期为24h，根据该地规范化供暖建筑面积进行耗电量计算，并确定取值范围。

2.1.2 电耗聚类效果分析

根据我国《供热系统节能改造技术规范》中提出的耗电量标准值0.8～1.2kWh/m2，对热力站进行区间段划分，具体见图1。

图1 区间段kWhm2

聚类分析前需要对已经收集好的数据进行分类处理，然后剔除掉异常数据，如数据采集过程中因设备故障或其他原因导致数据信息未被完全记录，以及因操作失误而收集到的无效信息。经过数据处理后的421个热力站耗电量及影响因素数据，其中区间一占比最高，热力站个数达到395，占比达到40.6%，区间二热力站个数233，占比32.1%，区间三热力站个数198，占比27.3%，以此为依据分析电耗影响因素数据，通过SPSS软件进行计算，最终得到皮尔森系数，见表1。

表1 热力站耗电量影响因素及相关系数

由表1可知，热力站耗电量除了与二次供回水温差呈现负相关之外，与其他影响因素都呈正相关关系，耗电量与耗水量以及耗热量之间相关性微弱，相关性系数〈0.3，显著性p值〈0.01，可见只有水平处于0.01值范围内时会产生影响。除此之外，其与水泵频率相关性微弱，二次供回水温差与之相关系数〈0.1，显著p值〉0.1由此可见，真正影响热力站电耗量的主要因素是耗水量和耗热量。

2.2 水耗数据处理

2.2.1 数据处理

数据源自某典型供热系统智慧供热监控平台，在数据平台上抽取2021—2022年度热力站运行数据，包括682个供热机组耗水量、耗热量数据 ，数据采集周期为24h。

2.2.2 水耗聚类效果分析

数据收集完成后应进行异常数据筛除工作，保留有效信息。数据处理后获得446个热力站耗水量及影响因素数据，梳理数据后将其输入到SPSS软件中，再通过SPSS软件计算得到皮尔森系数，具体见表2。

由表可知，热力站耗水量与热耗值及保温性能均呈正相关，相关系数〉0.3，显著性p值〈0.001，可见满足水平0.01条件时均能对耗水量产生影响。

2.3 热耗数据处理

2.3.1 数据处理

数据源自某典型供热系统智慧供热监控平台，在数据平台上抽取2021—2022年度热力站运行数据，包括915个热力站供热机组耗电量、二次供回水温度、耗水量、典型用户室温以及供暖方式等数据，数据采集周期为24h。

2.3.2 热耗聚类效果分析

完成数据转化后剔除异常数据，建立聚类模型，利用SPSS软件对各项数据进行计算，最终得到皮尔森相关系数，具体见表3。

表3热力站耗热量影响因素及系数

由表可知，耗电量除了与室温相关性较弱外与其他因素相关性均相对较强，尤其是保温性能和二次供回水均温。室温、供暖方式与其显著性p值相关性微弱。耗热量与保温性能及二次供回水均温相关系数〉0.3，显著p值〈0.001，表示耗热量与此两个影响因素在水平0.01上显著相关。耗热量与耗水量相关系数〈0.3，显著p值〈0.001，可见耗热量与耗水量关系不大。

3 热力站节能潜力分析

3.1 热力站控制方式

根据目前热力站运行情况来看，其属于大热惯性系统，运行过程中容易受到外界因素影响，且这些影响因素较为多变，此种情况下难以实现精细控制，如气候条件，人们只能预测气候，却无法控制气候，因此只能对控制方式进行优化。当下存在的问题是，人们通过改变室内环境来应对室外气候条件的能力不足，而供热调节又具有相应条件，不可随意调节，也无法实现频繁调节。介质传输在此方面也有很大影响，事实上，无论是介质传输，还是散热器系统，与其他发达国家相比都稍显滞后。如果此方面得不到优化，供热调节效率也将难以得到强化。我国目前正将多种技术手段和设备逐渐融入到集中供热系统中，一些地区已经有了初步成效。以往热力站在进行调节作业时通常采用的方式有调节二次网供水温度、回水温度以及供回水温差等，在经过技术改良后，如今已经可以实现自动控制一次供水的流量和供热量。此方面待解决的问题有：1)偏离最佳加热曲线而导致的水力、热力工况失调问题；2)热力站调节处于被动状态；3)热力站循环水泵变频控制问题；4)补水系统有待完善；5)热力站运行管理人员队伍建设问题[3]。

3.2 热力站水泵变频技术节能

热力站电能损耗大已经成为普遍问题，虽然我国一直在就此方面进行优化，但依然未得到明显改善。对于电能消耗来讲，风机和水泵始终占据较大比重，数据显示，此类负载每年耗电量约占全国用电量1/3，占全国工业用电量40%～50%，供热工程中更达到了80%以上。如要改善该情况，需要将水泵变频技术广泛应用到各个供热系统中，尤其是风机和水泵方面，具体应从以下几个方面入手：1)将陈旧设备淘汰，置换成额定效率低的基础供电设施；2)科学选型，在设计之初就将工作负荷大的设备排除；3)优化流量调节手段，目前所使用的挡板和阀门节流能量损失过大，因此可以从这两个方面入手：①对输送管道设计进行优化，并对安装流程进行简化；②同时完善管理制度，对于一些管路阻力大的区域进行管控[4-5]。

4 结语

综上所述，改革开放后我国经济始终呈稳定增长态势，人们的生活水平也有很大提升，同时，人们对生活品质的要求也越来越高。如今已经进入大数据时代，任何行业在发展过程中都会产生大量数据，热力站运行方面也是一样，但由于集中供热系统能耗数据基本上都来源于供热公司，用户数据收集力度方面有所欠缺，无法全面、细致地分析能耗数据。因此本文尝试通过三类聚类方法对热力站能耗数据展开初步分析，并提出一些热力站节能潜力方面的内容，不难发现，我国在集中供热方面依然存在节能上升空间，今后应不断完善集中供热方式，实现真正意义上的节能减排。