論文六（軟件算法方向）：基于機器學習算法的地源熱泵地溫場預測與負荷超前調度軟件系統研究

摘要

現有地源熱泵智能調控軟件大多屬于被動式調控，即在地溫出現明顯偏移、冷熱負荷出現波動之后，系統才會做出運行策略調整，調控存在滯后性，無法從源頭提前規避土壤熱失衡與機組低效運行問題。本文將機器學習LSTM時序預測算法嵌入地源熱泵一體化監測軟件平臺，基于歷史地溫時序數據、室外氣象歷史數據、建筑全年冷熱負荷運行數據集，構建地溫場演化預測模型與建筑冷熱負荷超前預測模型；軟件通過算法預判未來數周乃至季度地層溫度變化趨勢、建筑冷熱負荷波動情況，完成熱泵機組、循環水泵的超前調度運行，實現主動式調控。本文闡述算法模型構建思路、軟件算法模塊嵌入方式、超前調度運行策略，結合工程實測數據驗證算法模型預測精度與節能效果，為地源熱泵智能化軟件系統升級提供新型算法方案。

關鍵詞：地源熱泵；機器學習；LSTM時序預測；地溫場預測；超前負荷調度；智能軟件算法

一、引言

在前序第二篇智能調控策略論文中，傳統智能調控軟件屬于“事后被動調控”模式：系統實時采集當前地溫數值、當下冷熱負荷數值，當監測參數超過設定閾值之后，軟件才會改變機組啟停策略、調節水泵運行頻率。這種調控模式存在明顯滯后性，當地溫已經出現大幅度降溫或者熱量堆積之后再進行干預，地層已經形成不可逆的冷熱失衡，后續需要更長的過渡季時間才能恢復地層熱平衡，部分嚴重失衡地層甚至無法自然恢復。

同時傳統軟件無法預判異常氣象帶來的負荷驟增問題，例如北方寒潮天氣突發來臨，建筑供暖負荷短期內急劇飆升，傳統軟件只能在負荷暴漲之后啟動更多機組，機組瞬間滿負荷運行，能耗大幅增加，且短時間大量取熱會快速消耗地層熱量，加劇地溫下降。隨著人工智能機器學習技術在能源系統領域的普及，將時序機器學習算法嵌入地源熱泵監測軟件，利用歷史海量運行監測數據實現未來工況預測、超前調度運行，成為軟件系統迭代升級的重要方向。

依托一體化平臺長期積累的歷史數據庫，機器學習算法可以挖掘氣象變化、建筑用能習慣、地溫演化三者之間的潛在關聯規律，提前預判未來負荷與地層溫度變化，讓軟件由“被動應對故障與失衡”轉變為“主動預判、提前調度預防風險”，進一步提升系統節能水平，從源頭抑制土壤冷熱堆積，是地源熱泵監測軟件高階智能化發展的核心路徑。

二、機器學習預測算法模型整體構建思路

本軟件系統選用適配時序性數據預測的長短期記憶神經網絡（LSTM）算法，搭建兩大核心預測模型：建筑冷熱負荷預測模型、地層地溫場演化預測模型。算法模型訓練依托一體化監測軟件平臺多年存儲的歷史數據集，數據集包含三類核心時序數據：第一類是環境時序數據，包含逐日室外溫度、濕度、降雨量、太陽輻射氣象數據；第二類是系統運行歷史數據，歷年不同季節熱泵機組運行臺數、水泵頻率、系統總能耗、供回水流量溫度；第三類是地層監測時序數據，不同深度測點的長期地溫變化曲線。

首先對原始數據集進行軟件預處理，剔除硬件故障造成的異常失真數據，對缺失時序數據進行算法補全，劃分訓練集、驗證集、測試集開展模型訓練。負荷預測模型根據未來7~30日氣象預報數據，輸出建筑未來逐時冷熱負荷變化曲線；地溫場預測模型結合未來負荷預測結果、歷史地層換熱規律，預判不同深度地層溫度未來季度變化趨勢，預判地層溫度是否會逼近熱失衡預警閾值。

兩大模型在軟件系統內部聯動運行，負荷預測結果作為地溫預測模型的輸入變量，地溫預測結果反過來約束負荷調度策略，形成閉環聯動預測體系。算法模型部署在監測軟件的后端算法服務模塊，前端可視化界面展示預測曲線、超前調度方案建議，既可以軟件自動執行超前調度策略，也可以向運維人員推送調度方案，支持人工確認運行方案。

三、機器學習算法在監測軟件中的模塊嵌入方案

將算法模型模塊化嵌入原有一體化地源熱泵監控軟件，不對原有設備監控、故障告警、地溫可視化、合規報表等成熟基礎功能進行改動，采用插件式新增三大算法軟件模塊。

第一模塊：數據集管理與模型迭代模塊。軟件自動每日采集新增的監測時序數據，自動加入訓練數據集，周期性自動迭代優化LSTM算法模型，讓算法適配建筑逐年用能習慣變化、地層換熱性能緩慢變化，保證長期預測精度不會衰減。

第二模塊：雙模型預測可視化模塊。在軟件原有地溫曲線、負荷曲線頁面，新增未來短期、中長期預測曲線，用不同顏色區分實測曲線與預測曲線，運維人員可以直觀查看未來地層溫度走勢、冷熱負荷高峰時間段，明確潛在熱失衡風險、機組超負荷運行風險。當地溫預測曲線接近預警閾值時，軟件提前彈出超前干預提醒。

第三模塊：機組超前智能調度執行模塊。軟件根據預測結果自動生成超前調度方案：預判寒潮來臨負荷暴漲時，在寒潮到來前的過渡季適度提升地層儲熱溫度，寒潮期間合理分步投入機組，避免機組瞬時滿載能耗激增；預判夏季長期高負荷排熱造成熱量堆積時，提前錯開部分機組運行時間，利用夜間低溫環境輔助散熱，平緩地層熱量增幅；在地溫預測出現持續單向偏移趨勢時，提前啟用間歇輪換運行策略，從源頭避免地層冷熱失衡加劇。

軟件設置算法調控保護閾值，所有超前調度策略都設置硬件設備保護邏輯，不會出現超頻率運行、機組超負荷運轉等損害硬件設備的調度指令，保障設備運行安全。同時軟件支持算法調控模式與傳統被動調控模式一鍵切換，方便運維人員根據項目工況靈活選用。

四、算法軟件工程實測效果分析

選取北方某商業園區地源熱泵系統開展為期一個采暖季的算法超前調度試驗，將園區分為東西兩個換熱區域，東區啟用機器學習超前調度軟件系統，西區沿用傳統被動式智能調控軟件系統，開展對照試驗。

在采暖季遭遇三次強寒潮天氣過程中，西區傳統系統每次寒潮來襲后，負荷瞬間峰值啟動全部機組，短期高強度取熱使得地層溫度單月下降2.8℃，采暖季結束后地層溫度遠低于原始基準值，出現輕度熱失衡；東區超前調度軟件提前一周預判寒潮時間與負荷峰值，在寒潮來臨前平穩向地層蓄積熱量，寒潮期間分步投入機組運行，地層月度溫度降幅僅0.7℃，采暖季后地層溫度基本回歸原始基準區間，有效規避了熱失衡風險。

從能耗層面統計，整個采暖季東區采用機器學習超前調度方案，系統整體綜合能耗相比西區降低16.7%，機組啟停頻次更加平緩，減少了機組頻繁啟停帶來的設備磨損，延長熱泵機組使用壽命。同時軟件算法隨著運行數據積累，預測精度會逐年提升，長期使用節能與地層保護效果會持續優化。

五、算法軟件現存局限與優化改進方向

基于機器學習的超前調度軟件系統存在兩處局限：一是算法模型高度依賴海量、連續、精準的歷史監測數據集，項目運行初期監測數據量不足時，算法預測精度較低，需要軟件配套模型預訓練方案，可導入同地域同類項目通用數據集完成初始模型訓練；二是異常氣象（百年寒潮、異常高溫天氣）超出歷史數據集范圍時，算法預測會存在偏差，需要配套極限工況兜底調控邏輯，異常情況下自動切換為傳統被動調控模式，保障系統穩定運行。

后續軟件可以引入多目標強化學習算法，結合碳減排指標、設備運維壽命、地熱合規多重目標進行綜合調度，實現節能、地層保護、設備延壽、碳核算多重效益協同。同時將算法模型輕量化部署，適配中小型項目本地軟件終端運行，降低云端算力依賴，適配野外無穩定網絡的地熱監測項目。

六、結論

將LSTM機器學習時序預測算法模塊化嵌入原有地源熱泵一體化監測軟件，實現了地溫場演化趨勢、建筑冷熱負荷的超前預判，把傳統地源熱泵軟件的被動故障調控升級為主動超前調度模式。該算法軟件可以提前應對異常氣象負荷波動，平緩地層熱量收支變化，從源頭預防土壤冷熱堆積與地層熱失衡問題，同時優化機組啟停運行邏輯，降低系統整體能耗、減少機組頻繁啟停造成的硬件損耗。

采用插件式模塊化的算法嵌入方案，兼容現有成熟的機房監控、地溫監測、合規歸檔等軟件功能，新舊系統兼容性強，無論是新建地源熱泵項目還是存量軟件系統升級改造都具備強的適配性。隨著項目運行歷史時序數據不斷積累，機器學習算法模型會持續迭代優化，預測精度與調度效果穩步提升。機器學習預測超前調度軟件是地源熱泵智能化監測系統的高階升級形態，推動淺層地源熱泵系統朝著預判式、精細化、全周期主動運維方向發展，為淺層地熱資源長期可持續開發提供了新型智能化軟件技術方案。

地源熱泵、淺層地源熱泵監測系統全分類關鍵詞

一、基礎研究對象（地源熱泵體系）

熱泵系統類型

土壤源地埋管地源熱泵、閉式地埋管熱泵、地下水式水源熱泵、水平埋管換熱系統、豎直埋管換熱系統、冷暖聯供一體化熱泵、商用綜合體熱泵系統、住宅小區淺層地熱項目、超低能耗/零碳建筑配套熱泵、存量老舊地源熱泵改造項目、多能耦合復合熱泵（光伏+地源/空氣源+地源）

地層與熱源核心概念

淺層地層（0~200m）、變溫帶（0~24m）、深部恒溫增溫層（＞24m）、巖土熱物性、土壤導熱系數、地下含水層滲流、黏土隔水夾層、黃土裂隙地層、上海軟土富水地層、華北平原粉質黏土、土壤原始基準地溫場、土壤冷熱堆積、熱失衡、冷堆積、熱短路、地層溫度單向偏移、巖土熱承載力、年均地層溫升/溫降、地下水礦化度、地熱循環介質

系統老化失效誘因

土壤熱失衡誘發機組衰減、熱泵壓縮機老化磨損、板式換熱器結垢堵塞、循環水泵揚程衰減、管路鈣鎂硅垢淤堵、PE埋管滲漏、管路氣堵、砂堵、微生物結晶垢堵、冷熱負荷差值超標、無常態化地溫監測、全年連續滿負荷運行、取灌水量失衡、回灌通道淤堵、地層沉降道路開裂

二、京/滬/津/陜四省市淺層地熱監測地方標準關鍵詞

標準編號全稱

DB11/T 1956-2022《地熱動態監測規范》、DB11/T2412《地埋管地源熱泵監測系統建設技術規范》、DG/TJ08-2324上?！稖\層地熱能開發利用監測技術標準》、DB12/T 608-2015天津《淺層地熱能地質環境監測技術規程》、DB61/T 1193-2018陜西《淺層地熱能開發利用地質環境監測規范》、NB/T10278-2019國家淺層地熱監測規范

四大標準統一強制共性條款

三類監測孔標準化布設（換熱監測孔、換熱影響監測孔、常溫背景監測孔）、厚度＞6m土層單獨分層布設測點、測溫傳感器精度±0.2℃、監測孔回填介質與換熱孔一致、井口配套檢修井室、24小時不間斷自動采集、本地+云端雙備份存儲、監測影像/時序數據作為竣工驗收法定檔案、Modbus-RTU標準通訊協議、年度地熱監測報告強制歸檔、監測孔距換熱區邊緣≥10m

各地差異化標準專屬關鍵詞

北京地標：變溫帶2m加密測點、深部地層10m等間距布設、冷熱平衡量化計算、地層溫度時序曲線、數據直連市級地熱監管平臺、大面積埋管群全域熱擾動評估、北方供暖季地層降溫動態預警、管道插入式流量/水溫雙監測

上海地標：24m梯度分層測點（＜24m≤2m、＞24m≤10m）、四代測溫元件迭代劃分、可插拔模塊化多點測溫探頭、±0.1℃高精度數字傳感強制要求、多層軟土滲流耦合監測、市級統一地熱大數據平臺聯網、渾濁地下水定向補光測溫設備、信用懲戒數字化監管

天津地標：冷暖建筑面積分級配置監測孔（3000㎡/10000㎡面積閾值）、DN40 PE/鍍鋅測溫保護管標準化、管內注水導熱工藝、中小型商用熱泵簡化監測配置、野外分體式便攜絞車、施工管材標準化圖集

陜西地標：黃土裂隙地層防滲封堵工藝、高低溫地層分層保護、淺層/中深層地熱聯合監測、黃土高原地層溫升長期觀測、監測孔多層防滲密封結構、區域采灌均衡管控、黃土塌陷隱患地層溫度預警、地質環境年度核查配套監測資料

上海地標四代測溫元件迭代劃分

第一代熱電偶（單點模擬、精度±0.5℃、易信號干擾）、第二代PT1000單點模擬探頭、第三代數字多點分布式測溫、第四代可插拔模塊化多點測溫元件（大型示范項目標配）

三、淺層地源熱泵監測系統整機（北京鴻鷗成運HO系列）

成套監測主機系統

淺層地溫遠程監測系統、地源熱泵一體化監測控制柜、多參數綜合采集平臺、野外低功耗NB-IoT無線RTU終端、屏幕式工業觸控采集主機、淺層地熱標準化監測成套設備、分布式光纖DTS測溫系統

細分硬件配件

PT1000高精度溫度傳感器、±0.1℃/±0.2℃分層測溫探頭、可插拔模塊化多點測溫元件、φ42細徑測溫探頭、316L/鈦合金防腐測溫保護管、DN40鍍鋅/PE監測測井管、防腐耐磨鎧裝測井線纜、±1cm高精度深度編碼器、自動排線電動排線絞車、井下耐磨扶正器、野外太陽能光伏供電套件、大容量鋰電池低功耗模塊、管道插入式流量計、內嵌式超聲水表（水資源稅計量）、分層多點測溫電纜、孔口密封保護組件、自動除霧加熱鏡頭模塊

配套專用分析軟件

HO系列淺層地熱監測分析軟件、地層溫度時序存儲系統、360°地層剖面自動生成工具、土壤熱平衡自動測算模塊、AI冷熱失衡智能預警系統、多期地層溫度疊加對比工具、標準化工程驗收報告導出工具、多參數聯動分析平臺、支持二次開發對接地方地熱監管大數據、離線單機數據分析軟件

四、監測系統全流程應用功能關鍵詞

地層溫度常態化監測

分層地層溫度連續采集、變溫帶溫度波動長期跟蹤、深部恒溫地層基準測溫、原始背景地層溫度對比、冷熱堆積厚度量化測算、年均地層溫升/溫降統計、巖土熱承載力評估、土壤熱平衡分級判定（輕度/中度/重度失衡）

土壤熱失衡智能預警調控

冷熱負荷差值量化分析、地層單向溫度偏移閾值自動報警、熱短路空洞識別、提前預判機組能效衰減、輔助間歇輪換運行調控、多能源耦合補熱/散熱方案數據支撐、年度地層溫度演化趨勢建檔

工程施工與竣工驗收配套

監測孔成井施工質量核驗、分層測溫點位深度校準、監測孔回填工藝核驗、新建地源熱泵竣工資料編制、存量老舊熱泵改造復測、節能建筑/超低能耗建筑評審、地熱取水許可年度核查、水資源稅計量數據歸檔

多參數耦合聯動監測

分層地溫采集、循環管路流量監測、熱泵機組用電能耗同步采集、埋管進出水溫一體化采集、地下水水位動態監測、取灌水量同步計量、回灌失衡滲漏通道輔助勘察、光伏-地源熱泵多能耦合全域監測、水質pH/電導率在線監測

環保、自然資源合規長效歸檔

淺層地熱資源年度普查、礦山地質環境年度核查、CCER碳減排自動核算、地下水污染風險管控、不可篡改時序數據長期存儲、政府地熱監管平臺實時聯網、閉坑/復墾地質環境評估資料、淺層地熱開發全生命周期數字檔案

五、監測系統技術性能參數關鍵詞

分層測點布設間距2m/10m、測溫精度±0.1℃/±0.2℃、IP68全密封防水、鈦合金耐酸堿高溫防腐結構、500~3000米長線纜數字無損傳輸、無畫面/數據衰減、360°云臺同步定向補光、5級亮度可調光源、0.05mm級細微裂隙清晰識別、分體式輕量化便攜、市電/鋰電/太陽能三供電模式、全天候自動定時采集、NB-IoT低功耗無線傳輸、深度定位精度±1cm、本地SD卡循環存儲、斷網數據緩存、單口1000m監測孔30分鐘完成全段掃描、Modbus-RTU標準化通訊協議、數據采集間隔10min/30min/24h分級設置

六、熱平衡修復、老舊熱泵提質改造配套關鍵詞

間歇輪換運行調控、分區分時換熱管控、錯峰負荷調節、太陽能輔助補熱/散熱、空氣源輔助散熱、跨季節巖土儲熱BTES、管路物理清洗（高壓脈沖/機械刮管/氣舉反循環）、化學酸洗緩蝕除垢、新增換熱鉆孔擴容、地層水力壓裂改造、循環水泵變頻節能改造、老舊壓縮機更換、防凍液整體更換、管路內襯防腐修復、存量熱泵加裝監測系統、PLC自控系統智能化升級、淺層地熱一體化監測改造

七、工程落地使用單位、行業價值關鍵詞

地熱開發運維企業、熱力公司、地質勘察設計院、自然資源局地熱監管科室、第三方環境檢測機構、高校巖土實驗室、零碳園區建設單位、鄉村供暖改造項目、淺層地熱資源普查單位

可視化定量監測、摒棄人工間斷測井、削減勘察鉆探工期成本、提前規避地下熱失衡地質隱患、延長地源熱泵穩定運行壽命、降低建筑冷暖能耗、國產化設備替代進口、同等性能采購成本降低40%、24小時全國駐場應急售后、年度免費傳感器校準防腐維護、成套一體化多參數監測解決方案、智慧地熱數字化管控、雙碳目標能耗量化支撐、符合京滬津陜地方地熱監測規范、滿足自然資源廳年度評審歸檔要求