基于數據挖掘技術的熱能供熱數據處理方法

鄭陽平，王學軍

(承德石油高等專科學校 計算機與信息工程系，河北 承德 067000)

目前，在我國能源出現“富煤、貧油、少氣”的形勢下，自集中供熱改造以來，主要是以煤炭、天然氣和油為主要燃料的區域鍋爐房或城市熱電廠進行城市供熱。承德地區的供熱就是熱電廠，經過其熱能轉換裝置將能量傳遞給熱網系統；供熱系統的熱源是供熱的第一站，是以蒸汽、電力、水和熱為能源，通過能耗設備進行傳輸，能耗設備主要包括熱交換器和輸配系統的水泵；以單位供熱量的消耗量來評定耗能水平的優劣。熱能輸送是主要供熱環節，由熱網系統承擔，雖然供熱管道由鋼管、保溫層和保護層組成，盡可能減少能量消耗，但是，沿途散熱的熱損失和泄漏的水還是存在的，不可避免的。在供熱系統中，需要對每天的運行情況得到大量的監控數據，根據這些數據可知道當前的供熱狀態，根據數據的現實分析和數據之間的關系可以蘊含很多有效的信息，在目前的供熱系統中，工程人員對具體現實的數據進行比較，但是忽略了原本存在于數據之間，而被人們忽略的有效信息。

1 數據挖掘(Data Mining)在熱能供熱系統中進行數據處理的指導思想

針對熱能供熱系統中產生的超大規模數據，利用計算機軟件技術和數據挖掘技術可從數據中發現內在規律，提取數據之間的有用知識和信息。數據挖掘技術是通過分析、聚類、預測等數據分析方法對數據進行分析，發現存在于供熱系統生產過程中，但又不能被人們靠工作經驗就能簡單獲得的信息，并且得到的信息有時是超出使用者的想象，其應用價值的確很大，并且通過研究得到的是“顯式知識”。

數據挖掘技術在熱能供熱系統中進行數據處理的過程如下：建立基于供熱系統基礎數據上的數據倉庫；利用聚類、分析、奇異點等技術對數據倉庫中的數據進行分析；選用或構造恰當的數學模型；通過分析得到先進有效的結論。

2 數據挖掘在供熱系統數據中的處理過程

根據熱能供熱系統中的數據特點，針對供熱生產過程中產生的超大量數據，例如：熱電廠熱網系統中的熱交換器、輸配系統水泵、供熱管道保溫裝置等方面產生的數據，利用數據分析進行研究和處理，得出和供熱系統相對應的結論，并以此指導供熱方案，在該研究過程中包括生產分析和數據匯集、數據分析、形成結論、應用成果等階段，具體為：

1)數據分析和匯集，建立有關供熱超大量數據相關的數據倉庫。針對熱能系統的供熱過程，通過在供熱生產環節中產生的超大量的生產數據，進行分析、處理、奇異點排除等整理過程，建立海量數據倉庫，這是研究數據的基礎。在分析數據時，要考慮數據之間的相關性，例如，熱電廠通過熱能轉換裝置將能量傳遞給熱網系統；供熱系統的熱源是供熱的第一站，是以蒸汽、電力、水和熱為能源，通過能耗設備進行傳輸，能耗設備主要包括熱交換器和輸配系統的水泵。在建立數據倉庫時要考慮這些因素之間的關系。

2)利用數據挖掘技術，對數據進行分析得到數據分析處理的有效方法。針對以供熱系統中的海量數據，通過聚類分析、預測分析、關聯等方面的有效技術，對供熱系統中的相關數據進行有效分析和恰當處理，得到數據間的潛在聯系，形成有效結論，同時分析得到數據的發展趨勢。例如，通過對熱能輸送分析，由熱網系統承擔，雖然供熱管道盡可能減少能量消耗，但是，沿途散熱的熱損失和泄漏的水還是存在的，不可避免的。熱損失，通過對熱網、能量消耗等方面的關聯分析，能夠得到最有效的傳熱方案，進而為供熱方案提供依據。

3)通過數據分析，得出相應分析結果。根據熱能供熱系統的生產特點，通過對供熱生產數據的特性分析，結合數據挖掘分析技術中的聚類、分析等方法的特點，得出適合于供熱系統的三維模型(即：立體化模型)，最終得出適合于中等化城市的供熱數據特點及供熱方案的模型(即：供熱數據分析模型結果)。

4)驗證結論，在實踐中檢驗結論的適用性。將得出的結論應用到城市(例如承德)的供熱系統中去，并通過供熱實踐來真正檢驗方案的可實施性以及可應用性，并在應用過程中進行驗證并實現結論的進一步完善，使結論實踐過程中再提高，使結論在真實生產過程更加科學、可靠。

數據挖掘分析過程在熱能供熱系統中的數據處理過程，如圖1所示。

3 數據挖掘在熱能供熱生產過程中實現數據處理技術方面的展望

目前，能源是人類社會發展的重要基礎資源。我們要充分利用能源的同時，還要注重節約能源消耗，保護環境。世界能源消耗在不斷持續增長，尤其是一次性能源消耗，但是隨著能源的不可再生，現在世界上，對能源的消耗由原來的“粗獷化”向“優質化、清潔化”轉變。但是，地區經濟發展結構上來看，能源消耗結構存在巨大的差異，如我國北方主要以煤炭為主要消耗能源。

針對目前比較流行的供熱系統所關注的內容，就當前如何解決熱能日益緊缺的時代，為如何有效利用資源、使其盡最大可能發揮力量提供了思路。利用現代高科技手段(數據挖掘技術)通過對供熱系統中出現的海量數據的分析，得到許多隱含的、隱式數據的提示，使供熱過程更加具有規劃性、針對性和指導性，以便決策者可在一定的理論數據基礎上做出決策，即節約能源，又使企業價值在現有基礎上達到最大化。

4 結束語

本文論述的內容是建立在對供熱系統海量數據分析的基礎上，其結果是真實可靠的，拓展了供熱系統數據分析的方法。本文介紹的方法是將計算機數據挖掘技術(如分析法、分類法、預測法、關聯法等)與工程實際的緊密結合，即對供熱系統的優化有很大的幫助作用，同時對發展目前比較流行的數據挖掘技術的應用起到非常重要的作用。本文的研究成果將直接應用于供熱系統的分析中，對建立供熱系統專家決策系統提供了很好的技術基礎。這些數據處理的方法，在其他軟件平臺開發過程中，起到非常重要的支持作用。