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中国土木工程学会燃气分会会刊
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基于神经网络的供热管道堵塞诊断模型

论文作者李硕勋1，邢鼎皇1，孙枫然2，杨光1，王海1杂志期数2025年1月刊
关键词供热管网；管道堵塞；故障诊断；神经网络
作者单位1.同济大学 机械与能源工程学院， 上海 201804； 2.中国市政工程华北设计研究总院有限公司 第六设计研究院， 天津 300381
以多热源环状供热管网为例，建立仿真模型，通过仿真生成大量的堵塞工况数据，分析堵塞对热源、热力站的影响。基于神经网络建立分类模型定位堵塞管道，然后建立回归模型对堵塞比例进行预测。堵塞按位置分为两类，一类是堵塞发生在热源、热力站与输配干线相连的管道上，只有该热源或热力站的压力受到影响，热源的压力变化率要显著得多；另一类是堵塞发生在输配干线上，各个热源、热力站的压力均会受到影响。堵塞管道所处的供、回水网络也有影响。根据热源、热力站在供、回水网络中与堵塞管道的相对位置，处于堵塞管道上游的热源、热力站的压力升高，处于下游的热源、热力站的压力降低。此外，当堵塞发生在供水网络时，只有供水压力受到影响；当堵塞发生在回水网络时，只有回水压力受到影响。利用神经网络模型进行堵塞管道诊断时，数据集的划分对诊断效果有重要影响，随着堵塞比例步长下降，堵塞管道诊断的正确率有所提升。此外，无论数据集划分方式如何，堵塞管道诊断的正确率均随着堵塞比例增大而增大。在设计100%负荷工况下的堵塞管道预测正确率为98.77%，堵塞比例预测R2为99.42%。当负荷发生变化时，堵塞管道预测正确率均达到98%以上，堵塞比例预测R2均达到99%以上，具有良好的预测效果。
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