(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210620595.5 (22)申请日 2022.06.01 (71)申请人 浙江英集动力科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街 道龙园路8 8号2幢208、 209-1、 209-2室 (72)发明人 谢金芳　穆佩红　裘天阅　刘成刚　 (74)专利代理 机构 常州市科谊专利代理事务所 32225 专利代理师 芮雪萍 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/13(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 7/00(2006.01) G06Q 50/06(2012.01)G06F 113/14(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 基于信息物理融合的喷射泵供热系统实现 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于信息物理融合的喷 射泵供热系统实现方法， 包括： 创建喷射泵供热 系统服务平台： 物联数据采集； 建立数字孪生模 型： 对采集的实时数据、 历史数据和数字仿真模 型， 采用数字孪生技术建立喷射泵供热系统数字 孪生模型； 单元楼评估预测： 基于数字孪生模型， 运用实时仿真和工艺数据， 在 线分析各单元楼运 行工况并建立单元楼循环流量评估模 型； 选型和 调节管控： 基于各单元楼运行工况和单元楼循环 流量评估模型进行喷射泵设备选型匹配和喷射 泵运行调节管控； 系统评估和优化： 基于数字孪 生模型评估系统的运行效果， 优化运行参数， 在 线分析指导喷射泵供热系统在稳定高效区间运 行， 实现运行工况自适应 。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115034133 A 2022.09.09 CN 115034133 A 1.一种基于信息物理融合的喷射泵供 热系统实现方法， 其特 征在于， 它包括： 步骤S1、 创建喷射泵供 热系统服 务平台： 对喷射泵供热系统进行机理建模， 在虚拟空间中生成相应的数字仿真模型， 并与系统 实物形成虚实映射； 步骤S2、 物联 数据采集： 基于系统设置的物联网传感器进行数据采集， 并上传至喷射泵供热系统服务平台进行 数据处理和融合； 步骤S3、 建立数字 孪生模型： 对采集的实时数据、 历史数据和数字仿真模型， 采用数字孪生技术建立喷射泵供热系 统数字孪生模型； 步骤S4、 单 元楼评估预测： 基于喷射泵供热系统数字孪生模型， 运用实时仿真和工艺数据， 在线分析各单元楼运 行工况并建立单 元楼循环流 量评估模型； 步骤S5、 选型和调节管控： 基于各单元楼运行工况和单元楼循环流量评估模型进行喷射泵设备选型匹配和喷射 泵运行调节管控； 步骤S6、 系统评估和优化： 基于喷射泵供热系统数字孪生模型评估系统的运行效果， 优化运行参数， 在线分析指 导喷射泵供 热系统在稳定高效区间运行， 实现运行工况自适应。 2.根据权利要求1所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述步骤S1中， 对喷 射泵供热系统进行机理建模， 在虚拟空间中生成相应的数字仿真模型， 并与系统实物形成 虚实映射， 包括： 基于喷射泵供热系统 的运行原 理， 结合热力学定律、 流体力学质量、 动量及能量守恒定 律对喷射泵供热系统的功 能特征分析、 结构特征分析和运行特性分析， 确定喷射泵供热系 统的子系统集 合、 结构特点和运行参数； 依据应用于单元楼入口处的喷射泵供热系统实际结构设计和对物理对象实体进行分 析， 在虚拟空间中通过机理建模生成喷射泵供热系统的数字仿真模型， 并建立虚拟空间和 物理实体之间的通信， 形成虚拟空间和系统实物的虚实映射， 创建喷射泵供热系统服务平 台。 3.根据权利要求1所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 基于 系统设置的物联网传感器进行数据采集， 并上传至喷射泵 供热系统服务平台进行数据处理 和融合， 包括： 基于喷射泵供热系统设置的物联网传感器进行数据采集， 至少包括热计量数据、 供回 水压差、 供水流量和楼内循环流 量数据的采集； 将采集的实时数据和历史数据进行处理， 去除冗余数据， 整合异构数据， 将数据信 息进 行归类和存 储后， 通过通信网络上传至喷射泵供 热系统服 务平台。 4.根据权利要求1所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 对采 集的实时数据、 历史数据和数字仿真模型， 采用数字孪生技术建立喷射泵供热系统数字孪 生模型， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115034133 A 2通过数字孪生技术对采集的实时数据、 历史数据和数字仿真模型进行数据驱动后， 与 系统虚拟实体形成的仿真数据建立映射关系， 建立喷射泵供热系统数字孪生模型； 所述喷 射泵供热系统数字 孪生模型包括结构模型、 物理模型、 行为模型和规则模型； 通过对采集的实时数据和历史数据进行喷射泵供热系统数字孪生模型运行特征的提 取， 根据运行特征和模型的输出， 采用学习算法对喷射泵供热系统数字孪生模型进 行辨识， 对模型参数进行 更新和修 正后， 获得辨识修 正后的喷升泵供 热系统数字 孪生模型； 所述学习算法至少包括 递推极大似然学习算法和 神经网络算法。 5.根据权利要求1所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 基于 喷射泵供热系统数字孪生模型， 运用实时仿真和工艺数据， 在线分析各单元楼运行工况并 建立单元楼循环流 量评估模型， 具体包括： 利用喷射泵供热系统数字孪生模型对各个单元楼在不同天气下的室温分布情况、 历史 供回水压差、 供回水温度、 供水流量、 热负荷数据、 单元楼内的阻力、 循环流量数据， 以及喷 射泵供热系统在变工况下 的性能参数， 构建各单元楼运行工况数字孪生数据库， 并对数据 库中的各类数据进行在线仿真计算和工艺分析后， 获得 各单元楼运行工况 特征数据； 根据各单元楼运行工况特征数据对构建的学习算法进行训练， 得到训练后的各单元楼 循环流量评估模型。 6.根据权利要求5所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述根据各单元楼运 行工况特征数据对构建的学习算法进行训练， 得到训练后的各单元楼循环流量评估模型， 包括： 对动态贝叶斯网络进行初始化设置和参数学习； 每个动态贝叶斯网络包括基于初始的 联合概率分布的先验网络和基于前后时间上产生相同的转移 概率的转移网络； 所述先验网 络规定了时间过程的先验概率分布； 所述转移网络是基于有限时间段上 的状态， 规定对任 意节点上已知的t ‑1时刻变量状态与t时刻该变量状态的转移概 率； 将各单元楼运行工况特征数据输入至构建的动态贝叶斯网络 中， 并利用动态贝叶斯网 络推理规则， 对t到t+h时间内的各单元楼循环流量进行评估， 建立各单元楼循环流量评估 模型； 其中， 采用期望最大化EM算法进行动态贝叶斯网络的参数学习； 所述动态贝叶斯网络 包括输入层、 隐藏层和输出层节点， 所述输入层对应的变量为各单元楼运行工况特征数据， 所述隐藏层表示隐藏状态， 所述输出层 对应的变量为各单元楼达到楼内平衡所需的循环流 量。 7.根据权利要求1所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述步骤S5中， 基于 各单元楼运行工况和单元楼循环流量评估模型进行喷射泵设备选型匹配和喷射泵运行调 节管控， 包括： 基于各单元楼运行工况和单元楼循环流量评估模型， 确定与 单元楼运行工况匹配的喷 射泵设备选型； 基于喷射泵供热系统数字孪生模型， 结合各单元楼运行工况和达到楼内平衡所需的循 环流量值， 通过在线工艺分析， 确定 喷射泵最优运行工况点和喷射泵在变工况下 的运行调 节区间。 8.根据权利要求7所述的喷射泵供热系统实现方法， 其特征在于， 所述喷射泵设备选型权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115034133 A 3