基于人工智能机器学习的热网管道保温优化设计

• 作者: 俞李斌 林俊光 蒋月红 马聪
• 来源期刊: 能源研究与管理
• 关键词: 人工智能 机器学习 热网管道 保温设计
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 节能技术
• 页码范围: 116-120
• 页数: 5页
• 分类号: TK018
• 语种: 中文
• DOI: 10.16056/j.2096-7705.2020.04.023

摘要

由于保温管径和保温层厚度对管道经济性的影响并不是独立的,故传统"两步法"分步设计管径和保温层经济厚度具有较大的误差,经济性相对不高.提出了基于保温散热损失特性的热网热损模型,同时采用人工智能机器学习,对多重不确定性因素影响下的热网保温管道设计进行优化,弥补了传统设计"两步法"存在的缺点,达到保温层厚度和管径两者耦合影响的最优设计,对提高热力管网的经济性具有决定性意义.