數字孿生技術在智慧供熱建模及決策的應用

趙 帥, 陳金相, 曹慧哲, 馬 濤, 張建祺、5

(1.哈爾濱工業大學 建筑學院 寒地城鄉人居環境科學與技術工業和信息化部重點實驗室,黑龍江 哈爾濱 150090; 2.威立雅(哈爾濱)熱電有限公司,黑龍江 哈爾濱 150081;3.哈爾濱工業大學 商學院,黑龍江 哈爾濱 150001; 4.哈爾濱工業大學 經濟與管理學院, 黑龍江 哈爾濱 150001; 5.馬里蘭大學 巴爾的摩郡分校, 巴爾的摩 21250)

1 概述

智慧供熱以數字化、網絡化、智能化的信息技術設施為基礎,以舒適、高效和低碳為主要特征,是具有透徹感知、廣泛互聯及深度智能等技術特點的現代供熱方式[1-2]。數字孿生技術從多時間、多維度將現實物理實體描述為虛擬數據體,實現兩者之間的精準匹配。將數字孿生技術引入智慧供熱領域,實現信息物聯基礎上的模型建構和智慧決策,可以提供供熱系統智能化管理模式,并實現全網實時信息監控、海量數據的有效挖掘與使用。

目前,我國很多供熱企業十分重視低碳化、互聯化、智能化改造,實施了設備(如鍋爐、水泵、換熱器等)更新換代,安裝了高精度物聯網設備(如各種物聯網傳感器、調節閥等控制裝置),建設了先進運行調度和分析管理平臺,但并沒有將上述環節真正融為一體。以數據為主線,利用數字孿生技術將上述環節形成物理實體和虛擬數據體的智慧決策交互過程,才能真正實現智慧供熱。

本文對數字孿生技術內容以及在智慧供熱中的應用進行介紹。

2 數字孿生技術內容

2.1 起源及定義

數字孿生的基本理念由Grieves于2003年提出,即利用信息技術對物理實體進行數字化定義和建模以生成“鏡像空間模型”。最早應用在航空航天領域,由美國國家航空航天局(NASA)及空軍研究實驗室(AFRL)將數字孿生體用于飛行器健康管控[3]。

2019年,安世亞太科技股份有限公司從民用發展角度提出了數字孿生定義,即針對現有或將有的物理實體的數字模型,通過實測、仿真和數據分析過程去實時感知、診斷、預測物理實體的狀態,在對參數和系統相關優化后調控物理實體的行為,利用相關數字模型間的相互學習來進化自身,同時改進利益相關方在物理實體生命周期內的決策[4]。

2.2 技術特點

大多數物理實體隨著時間會產生大量數據,數字孿生技術智能處理并分析這些歷史運行數據,通過算法實現以模擬為基礎、仿真為成長過程、機器學習(AI)為升級方式的數字孿生體模型構建。

在數字孿生體與物理實體相互驗證過程中,隨著實時更新的海量運行數據積累,通過智能融合不同的數據集,數字孿生體與物理實體的孿生匹配程度逐漸提高,數據誤差會無限趨近于零。數字孿生體對物理實體的指導準確程度隨之大幅度提高,在數字孿生體可信息轉換的基礎上,通過智能分析即可完成數字孿生體對物理實體的指導。

數字孿生技術在理想狀態下是從物理實體的開始設計到最終退役結束,伴隨物理實體整個壽命周期,在不同時期發揮不同作用,具有長生命周期的優點[5-6]。對于以供暖期為周期運行的供熱系統,對每1個供暖期內的海量數據進行數字孿生特征提取并推演出數字孿生模型,具有較強的現實可操作性。

2.3 供熱數字孿生模型架構

數據孿生模型最初被定義為由物理實體PE、虛擬體VE和二者之間的連接CN所構成的三維模型,即數字孿生五維模型(見圖1)中的實線部分。考慮到智能需求的升級和理論體系的完善,陶飛引入孿生數據DD、服務Ss兩個新維度,構成更完善的五維模型[7-8],見圖1。對于智慧供熱,物理實體PE、虛擬體VE、服務Ss分別對應供熱物理實體PE、供熱虛擬實體VE、供熱服務Ss。在智慧供熱中,連接CN完成了數據傳達過程,即可利用各種傳感器、嵌入式系統、數據采集卡等完成供熱物理實體PE數據的實時采集,供熱虛擬體VE處理后的數據或指令通過協議傳輸并反饋,供熱服務Ss指令下達至執行器實現管網精準調控,數據庫、算法庫與模型的聯系及數據有效保存均在孿生數據DD中實現,最終完成數字孿生五維模型的構建。

圖1 數字孿生五維模型

① 供熱物理實體PE

供熱物理實體PE是數字孿生的服務主體,將其與先進的物聯網、云計算、大數據等技術深度融合,才能滿足智慧供熱中系統集成與數據融合的需求。在智慧供熱體系中,可以按照熱源、熱網和熱用戶的次序逐級核定換熱器、水泵、散熱器等關鍵設備實體。此外,還涉及各類傳感器、數據采集器和傳輸系統等物聯實體以及規模龐大的供熱管網系統等。

② 供熱虛擬體VE

供熱虛擬體VE采用幾何模型、物理模型、行為模型和規則模型4種模型從多個時間和空間角度描述供熱物理實體PE,使供熱虛擬體VE完美地“復制”供熱物理實體PE,達到孿生的標準。

幾何模型主要描述設備等的幾何參數與關系,使供熱物理實體PE與供熱虛擬體VE的幾何信息高度相似,如使用三維建模軟件進行板式換熱器細節層次的渲染,使其從視覺效果上更接近物理實體。物理模型是對供熱物理實體PE的物理屬性、約束條件及管網特征等信息進行高頻率的實時監測與高精度的模擬仿真,如管網的水力熱力模型就可基于圖論的相關算法構建。行為模型描述供熱物理實體PE所受到的環境擾動及供熱管網運行原理共同作用下產生的實時響應,涉及問題模型、評估模型、決策模型等多種模型的構建。規則模型基于熱力公司歷史關聯數據、相關供熱行業標準規范、供熱專家決策經驗等,構建供熱虛擬體VE的自主學習、自主演化、自主發展的智慧化系統,進行實時管網狀態檢測與判斷,具備及時對管網故障進行預警與處理的能力。

③ 供熱服務Ss

供熱服務Ss建立在供熱物理實體PE、供熱虛擬體VE形成對應孿生體后,不必考慮供熱虛擬體VE內部的異構性與復雜性,直接按需對供熱物理實體PE進行虛擬再現。供熱服務包括功能性服務、業務性服務。功能性服務以工具組件、中間件和模塊引擎等形式運行,完成數據采集與傳輸、孿生數據管理、管網建模仿真等功能。業務性服務通過軟件、移動端和App等形式實現,提供管網數據查看、設備運行情況評估和能耗精確分析等服務,并最終可根據供熱企業的個性化要求而增設更多具體的功能。

④ 孿生數據DD

孿生數據DD是供熱物理實體PE、供熱虛擬體VE、供熱服務Ss中物理數據、信息數據的集成融合體,以驅動數字孿生過程,因此在數字孿生五維模型居于中間位置,以滿足供熱物理實體PE和供熱虛擬體VE的一致性和同步性需求。除物理數據、信息數據外,還包括知識數據和融合衍生數據。以數字熱網為例,基于物理屬性數據、運行過程數據、工況仿真數據、專家診斷數據、管網故障數據等的孿生過程驅動,可推演實際熱網的智慧運行。

⑤ 連接CN

供熱物理實體PE、供熱虛擬體VE、供熱服務Ss、孿生數據DD之間的信息交互由連接CN維度實現。

2.4 物聯數據保障的必要性

數字孿生技術可簡單理解為模型驅動+數據驅動兩者共同作用的結果,因此供熱信息物理網中海量基礎數據的有效性及可信度是數據驅動的重點。其中,供熱數字孿生體架構及仿真的基礎是大量傳感器采集的流量、溫度、壓力和閥位等物理數據,因此在采集、傳輸和處理過程中數據保障極為重要。

供熱控制系統的可觀性是指通過輸出量的測量維度選擇,并根據相應水力工況和熱力工況分析,可以獲得輸入量的全部信息。從智慧供熱的角度看,可觀性既包含對控制過程中各測量數據的可觀,又包含供熱運行過程中通過模型構建的工藝過程可觀。智慧供熱中數字孿生模型的構建就是基于輸出的流量、溫度和壓力等物理數據通過智能算法來獲得輸入的熱網水力狀態的變化,經過大量數據的訓練來獲得高精度的孿生模型。因此,數據采集應從可觀性[9]角度出發,在設計之初就應全面考慮清楚供熱系統監測點傳感器的數量、類型、位置和精度等問題,并對未來運行過程中的數據有效性的在線核查過程進行預設,以保證測量數據的準確可信。

數字孿生技術對數據準確性有極高的要求,物聯數據的采集頻率與指令數據的下達頻率必須精確匹配,通過合適的調控頻率與精確的設備調控順序,保證智慧供熱自分析、自診斷、自調控的能力,防止過高的頻率調控引起供熱系統調節振蕩。

3 在智慧供熱中的應用

3.1 應用現狀

經過長期發展,我國供熱行業已完成了從最初的人工操作模式到自動化管理模式的演變,正在實現行業角度的智能供熱。雙碳愿景更是對供熱行業的信息化和智能化升級提出了更高要求[10-11]。

植根于互聯網和物聯網技術的數字孿生技術,在國內外的智慧能源領域發展迅速[12-13]。通過搭建熱電廠數字孿生模型,來精準分析熱電廠運行、維護情況[4]。創建數字孿生電網模型,驗證其在電網調度運行方面的可靠性[14],還可構建綜合能源系統的數字孿生模型,分析系統運行成本[15]等。

數字孿生的理念已經延伸到智慧供熱領域。基于智能算法和動態仿真的數據化融合,周志剛等人[16]給出了構建供熱系統智能引擎的技術路線。根據智慧能源的發展脈絡,鐘崴等人[17]依托系統工程理念發展了基于數字孿生的智慧供熱技術路線。

3.2 智慧決策服務

在智慧供熱架構中,數字孿生利用供熱物聯網集成流量、壓力、溫度等源于傳感器的傳輸數據,通過人工智能、軟件模擬和專家經驗分析,對供熱管網進行模型構建與數據交互,建立實時響應的數字化模型,并根據海量運行數據反饋,隨著供熱系統的變化完成仿真過程,自動在孿生體上做出相應的變化與之匹配,最終完成智慧決策過程。

智慧供熱數字孿生模型,通過對供熱管網進行精確有效的數據采集,并利用智能數據算法分析,生成相應的能耗分析的表格與報告,便于工作人員查詢、管理,極大提高了供熱系統的整體能效。

供熱系統通常處于不斷的擴建、改建之中,由此產生了管網變化與熱負荷的匹配問題,水泵及換熱器等設備的更換維修等過程管理問題,利用智慧供熱數字孿生模型均可完成上述環節的精準預測,提供有效的智慧決策服務。

① 管網能效提升

水力平衡是供熱系統中智能管理與節約能源的重要一環。通過對真實管網高精度建模得到的數字孿生體,利用AI算法與實時物聯數據交互,呈現管網虛擬運行場景,得到各種調控方案和建議,進而調整和優化管網的水力平衡,達到提升能效的目的。在孿生管網上采用智能算法識別出不符合正常管網運行工況的區域,為查找漏點提供了數值預測方法[18]。

水泵是供熱系統的關鍵設備之一。在數字孿生設備體上,納入管網關鍵測點的數據,采用辨識技術與模型算法確定水泵在管網中的實時效率,從工程管理角度確定水泵的變頻工況,評估是否需要更換改型等。

② 沉浸式決策

智慧決策平臺基于供熱技術與現代化、信息化等新興技術,面向整體供熱行業提供了信息互聯、透明開放的共享平臺。數字孿生可視化作為高度模擬仿真技術,可以使模型真正達到虛實結合的程度,實現對實際工程的動態真實映射。

3R技術是指VR(虛擬現實技術)、AR(增強現實技術)、MR(混合現實技術)的集成,其中MR是VR與AR的進階版,強調虛擬與現實的交互,該技術的關鍵是虛擬模型與現實世界的及時獲取,即數字化現實+虛擬數字界面。基于3R技術的智慧供熱工程可以展示模擬三維實際熱網,實現調度人員對熱網整體狀態的精準判斷,完成對熱網遠程操作與控制。孿生再現供熱設備組件虛擬構成,使調度人員對于供熱工程中各場景精確了解,完成對相關數據與屬性的評估,實現沉浸式決策過程。

4 結束語

智慧能源戰略隨著互聯網等新興技術的不斷發展而持續升級,供熱行業也在信息化時代對管網的智慧決策與運維有了更高要求。加強供熱行業參與者(高校、科研機構、企業等)的合作交流,發揮科研人員的技術引領作用,分享智慧供熱數字孿生技術的突破性進展和可預判性難點,增強科研人員與企業的合作,以突破智慧供熱數字孿生技術在實施過程中遇到的現實問題。

智慧供熱是供熱行業的未來發展方向,而數字孿生在能源技術領域低碳工藝革新和數字化轉型中的應用空間巨大。在智能供熱向智慧供熱升級的過程中,必須從模型構建、智慧決策和信息物聯等多個環節與數字孿生技術融合革新,才能最終在滿足雙碳目標的基礎上實現動態精準的按需供熱。