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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116499023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310451141.4，技术领域涉及：F24D19/10；该发明授权一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统是由杨富鑫;焦延昊;谭厚章设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统，属于土壤源热泵运行管理技术领域。根据当前运行参数进行故障诊断后，通过机器学习算法依据历史运行参数构建集成算法预测模型，根据当前气象条件输出下一时间步长系统的负荷，并根据预测结果和当前运行参数做出决策并传递给负荷调节模块，经过负荷调节模块检查后将调节决策传递给DCS系统，通过提前变动运行工况的方式，提高整个系统的供热效率，同时减小太阳能并网对电网稳定性造成的影响，提高整个系统的稳定性。

本发明授权一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种地热耦合太阳能供热站智能控制方法，其特征在于，地热耦合太阳能供热站包括光伏阵列10、光伏发电装置11、地下蓄水箱6、加热装置9、储能蓄电池12、复合地埋管系，光伏阵列10、光伏发电装置11与储能蓄电池12依次连接，光伏阵列10、光伏发电装置11与加热装置9依次连接，复合地埋管系包括并联在一起的浅层地埋管群7和深层地埋管5、闭式冷却塔8；闭式冷却塔8连接热用户和浅层地埋管群7，并将运行时的工况传递给DCS系统，浅层地埋管之间按照折线形串联布置，深层地埋管5采用套管式换热器，连接冷凝器和蒸发器构成换热单元，取热不取水；包括： S1：按照预设的监控周期对地热耦合太阳能供热站的运行参数进行监控，并对得到的运行参数进行故障诊断；若运行参数异常，则将该运行参数与历史数据进行对比，并根据比较结果确定故障的解决方案；若运行参数正常，则转S2； S2：将地热耦合太阳能供热站的历史正常运行参数结合对应历史气象条件作为数据集，并将数据集划分为训练集和验证集，并构建集成算法预测模型；使用训练集基于最邻近节点算法、随机森林算法和增强学习算法结合的集成预测算法训练集成算法预测模型，并使用验证集优化集成算法预测模型，对用户端需求和光伏系统发电量情况进行预测；S2中，预测模型的训练方法包括： S2.1：根据地热耦合太阳能供热站的历史正常运行参数，导入对应的历史气象条件，将历史正常运行参数和历史气象条件进行归一化处理； S2.2：使用相关性分析方法分析影响热负荷、冷负荷和光伏系统发电量的主要因素，剔除低影响力数据，将剩余数据作为数据集； S2.3：使用交叉验证法将数据集划分为训练集和验证集； S2.4：根据训练集和验证集构建集成算法预测模型，分别训练最邻近算法预测模型、随机森林算法预测模型和自适应提升算法预测模型，并将预测结果加权输出最终预测结果； S2.5：集成算法预测模型根据最邻近算法预测模型、随机森林算法预测模型和自适应提升算法预测模型的预测结果以及地热耦合太阳能供热站的实际运行参数的偏差反向传播更新对应的权重；当集成算法预测模型的预测结果和运行参数在一定时间内连续出现多次偏差时，重新训练S2.4构建的集成算法预测模型； S2.6：重复步骤S2.3-S2.5，分别得到用户端热需求预测模型、用户端冷需求预测模型和光伏系统发电量的预测模型； S3：根据S1得到的正常运行参数和S2的预测结果，通过计算校核流量、冷热负荷和发电量对地热耦合太阳能供热站各部分运行状况进行决策； S4：根据S3得到的决策结果计算决策后的运行参数，将决策后的运行参数与故障数据进行对比，确认地热耦合太阳能供热站的供电系统和供热系统能够正常运行后,将调节信号传递给地热耦合太阳能供热站的DCS系统；如果调节后地热耦合太阳能供热站的供电系统和供热系统无法正常运行，则忽略此次调节信号维持原工况，并将错误调节数据上传。

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