本发明涉及数据处理，具体而言，涉及一种供热系统热力调度管理方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加快，城市热网规模不断扩大，有效管理和优化供热系统成为提高能源效率和居民生活质量的关键。供热系统热力调度作为保证供暖稳定性和经济性的重要环节，其管理方法和智能化水平直接影响供热系统的运行效果。
2、传统的供热系统调度管理多依赖于人工经验进行设备的启停和参数调整，这种方式在处理复杂、动态变化的供热网络时往往显得反应迟缓，难以实现最优化运行。尽管一些自动化技术已被引入，但它们通常仅限于单一或几个参数的监控与控制，并不能全面反映整个热力系统的运行状态。
3、为了解决上述问题，需要开发一种新型的热力调度管理方法。
技术实现思路
1、为了改善上述问题，本发明提供了一种供热系统热力调度管理方法及系统。
2、第一方面，提供一种供热系统热力调度管理方法，应用于热力调度管理系统，所述方法包括：
3、对热网热力站的热力设备运行状态数据进行状态文本语义挖掘，得到尺寸为a*b的状态文本语义关系网；其中，a表示所述热力设备运行状态数据中的热力参数数据的个数，b表示所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的运行状态文本语义的个数，a和b为不小于2的整数；
4、基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为1*b的供热调度决策特征，得到尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网；其中，所述热力设备运行状态数据中的第c个热力参数数据的供热调度决策特征是在所述第c个热力参数数据被判定是属于设定的d个供热调度标签中的第e个供热调度标签的基础上，在与所述第c个热力参数数据对应的d个供热调度决策特征中与所述第e个供热调度标签对应的供热调度决策特征，d为不小于2的整数，c为不小于1且不大于a的整数，e为不小于1且不大于d的整数；
5、基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和所述尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为b*b的协调调度优先级列表，得到a个协调调度优先级列表；
6、基于所述a个协调调度优先级列表，确定所述热力设备运行状态数据的系统调度决策评分。
7、可选的，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为1*b的供热调度决策特征，得到尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，包括：
8、基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和既定的尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的供热调度建议观点，得到a个供热调度建议观点；其中，所述热力设备运行状态数据中的所述第c个热力参数数据的供热调度建议观点用于表征所述第c个热力参数数据属于所述d个供热调度标签中的所述第e个供热调度标签，所述热力设备运行状态数据中的所述第c个热力参数数据的供热调度建议观点是基于用于表征所述第c个热力参数数据的尺寸为1*b的运行状态文本语义知识、以及与所述第e个供热调度标签对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征，确定得到的供热调度建议观点，所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网包括用于表征所述第c个热力参数数据的尺寸为1*b的运行状态文本语义知识，所述尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网包括与所述第e个供热调度标签对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征；
9、将与所述a个供热调度建议观点中的各个供热调度建议观点对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征，确定为所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为1*b的供热调度决策特征；其中，与所述a个供热调度建议观点中的第c个供热调度建议观点对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征是与所述第e个供热调度标签对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征，所述第c个供热调度建议观点是所述热力设备运行状态数据中的所述第c个热力参数数据的供热调度建议观点。
10、可选的，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和既定的尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的供热调度建议观点，得到a个供热调度建议观点，包括：
11、将所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网录入完成调试的目标热力系统调度分析网络中的目标供热调度建议输出分支，得到所述a*d个初始供热调度建议观点；其中，所述目标供热调度建议输出分支基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和既定的尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网，确定所述a*d个初始供热调度建议观点，所述a*d个初始供热调度建议观点中的与所述第c个热力参数数据对应的d个初始供热调度建议观点表示所述第c个热力参数数据属于所述d个供热调度标签中的各个供热调度标签的可能性，所述与所述第c个热力参数数据对应的d个初始供热调度建议观点是基于用于表征所述第c个热力参数数据的尺寸为1*b的运行状态文本语义知识，以及所述尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网分别确定得到的初始供热调度建议观点；
12、在所述a*d个初始供热调度建议观点中与所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的d个初始供热调度建议观点中，将表征的可能性最高的初始供热调度建议观点确定为所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的供热调度建议观点；其中，所述第c个热力参数数据的供热调度建议观点是与所述第c个热力参数数据对应的d个初始供热调度建议观点中表征的可能性最高的初始供热调度建议观点，在所述d个供热调度标签中所述第c个热力参数数据属于所述第e个供热调度标签的可能性最高。
13、可选的，所述基于所述a个协调调度优先级列表，确定所述热力设备运行状态数据的系统调度决策评分，包括：
14、对所述a个协调调度优先级列表中的与各个热力参数数据对应的协调调度优先级列表执行供热协调特征映射，得到a个供热协调特征值；
15、依据所述a个供热协调特征值，确定所述热力设备运行状态数据的系统调度决策评分。
16、可选的，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和所述尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为b*b的协调调度优先级列表，得到a个协调调度优先级列表，包括：
17、将所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和所述尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网录入完成调试的目标调度决策评分输出分支，得到所述a个协调调度优先级列表；其中，所述目标热力系统调度分析网络是通过历史热力设备运行状态数据集合对待调试的调度决策评分输出网络进行调试所得的神经网络。
18、可选的，所述方法还包括：
19、在所述历史热力设备运行状态数据集合包括q个历史热力设备运行状态数据的基础上，对所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据进行状态文本语义挖掘，得到q个状态文本语义关系网调试样例；其中，所述各个历史热力设备运行状态数据中的热力参数数据的个数为a，所述q个状态文本语义关系网调试样例中的第f个状态文本语义关系网调试样例是所述q个历史热力设备运行状态数据中的第f个历史热力设备运行状态数据进行状态文本语义挖掘得到的、尺寸为a*b的状态文本语义关系网调试样例，q为不小于2的整数，f为不小于1、且不大于q的整数；
20、基于所述q个状态文本语义关系网调试样例，确定所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据对应的供热调度决策特征关系网调试样例，得到q个供热调度决策特征关系网调试样例；其中，所述q个供热调度决策特征关系网调试样例中的第f个供热调度决策特征关系网调试样例是基于所述第f个状态文本语义关系网调试样例确定的尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网调试样例；其中，在所述第f个供热调度决策特征关系网调试样例中包括所述第f个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为1*b的供热调度决策特征调试样例，所述第f个历史热力设备运行状态数据中的第g个热力参数数据的供热调度决策特征调试样例是在所述第g个热力参数数据被判定是属于所述d个供热调度标签中的第h个供热调度标签的基础上，在与所述第g个热力参数数据对应的d个供热调度决策特征中与所述第h个供热调度标签对应的供热调度决策特征调试样例，g为不小于1且不大于a的整数，h为不小于1且不大于d的整数；
21、基于所述q个状态文本语义关系网调试样例和所述q个供热调度决策特征关系网调试样例，对所述待调试的调度决策评分输出网络进行调试，得到所述目标调度决策评分输出分支。
22、可选的，所述基于所述q个状态文本语义关系网调试样例和所述q个供热调度决策特征关系网调试样例，对所述待调试的调度决策评分输出网络进行调试，得到所述目标调度决策评分输出分支，包括：
23、利用如下操作对所述待调试的调度决策评分输出网络执行第i次调试；其中，i为不小于1的整数：
24、将第i次调试使用的第j个状态文本语义关系网调试样例和第j个供热调度决策特征关系网调试样例录入第i次调试的调度决策评分输出网络，得到第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为b*b的协调调度优先级列表调试样例，得到a个协调调度优先级列表调试样例；其中，j为不小于1、且不大于q的整数，所述q个状态文本语义关系网调试样例包括第j个状态文本语义关系网调试样例，所述q个供热调度决策特征关系网调试样例包括所述第j个供热调度决策特征关系网调试样例，所述q个历史热力设备运行状态数据包括所述第j个历史热力设备运行状态数据；
25、基于所述第j个状态文本语义关系网调试样例、所述第j个供热调度决策特征关系网调试样例和所述a个协调调度优先级列表调试样例，确定所述第i次调试的调试代价变量；
26、在所述第i次调试的调试代价变量不符合设定的调试达标要求的基础上，对所述第i次调试的调度决策评分输出网络中的神经网络变量进行改进，得到第i+1次调试的调度决策评分输出网络；
27、在所述第i次调试的调试代价变量符合所述调试达标要求的基础上，终止调试，将所述第i次调试的调度决策评分输出网络确定为所述目标调度决策评分输出分支。
28、可选的，所述基于所述第j个状态文本语义关系网调试样例、所述第j个供热调度决策特征关系网调试样例和所述a个协调调度优先级列表调试样例，确定所述第i次调试的调试代价变量，包括：
29、在所述第j个状态文本语义关系网调试样例包括与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为1*b的运行状态文本语义知识调试样例、所述第j个供热调度决策特征关系网调试样例包括与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征调试样例、且所述a个协调调度优先级列表调试样例包括与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为b*b的协调调度优先级列表调试样例的基础上，根据与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为1*b的运行状态文本语义知识调试样例、与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为1*b的供热调度决策特征调试样例、与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的尺寸为b*b的协调调度优先级列表调试样例，确定与所述第j个历史热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据对应的调试代价变量，得到a个调试代价变量；
30、基于所述a个调试代价变量，确定所述第i次调试的调试代价变量。
31、可选的，所述对所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据进行状态文本语义挖掘，得到q个状态文本语义关系网调试样例，包括：
32、将所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据录入完成调试的目标热力系统调度分析网络中的目标状态文本语义挖掘分支，得到所述q个状态文本语义关系网调试样例；其中，所述目标热力系统调度分析网络是通过所述历史热力设备运行状态数据集合中的至少部分历史热力设备运行状态数据对所述待调试的热力系统调度分析网络进行调试所得的神经网络。
33、可选的，所述基于所述q个状态文本语义关系网调试样例，确定所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据对应的供热调度决策特征关系网调试样例，得到q个供热调度决策特征关系网调试样例，包括：
34、将所述q个状态文本语义关系网调试样例中的各个状态文本语义关系网调试样例录入完成调试的目标热力系统调度分析网络中的目标供热调度建议输出分支，得到所述q个供热调度决策特征关系网调试样例；其中，所述目标热力系统调度分析网络是通过所述历史热力设备运行状态数据集合中的至少部分历史热力设备运行状态数据对所述待调试的热力系统调度分析网络进行调试所得的神经网络。
35、第二方面，提供一种热力调度管理系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中调取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现第一方面所述的方法。
36、第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现第一方面所述的方法。
37、本发明实施例所提供的供热系统热力调度管理方法及系统，通过将热网热力站的热力设备运行状态数据录入预先完成调试的目标热力系统调度分析网络，依次得到尺寸为a*b的状态文本语义关系网以及用于表征热网热力站的热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网；通过尺寸是a*b的状态文本语义关系网和尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，确定热网热力站的热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的协调调度优先级列表，并确定热网热力站的热力设备运行状态数据的系统调度决策评分。基于此，根据热网热力站的热力设备运行状态数据的系统调度决策评分，确定热网热力站的热力设备运行状态数据的供热调度建议观点的可行性和可解释性，这样可以为后续的热力系统协调调度提供指导，从而提高热网热力站的调度管理智能化程度，并保障供热效果。
1.一种供热系统热力调度管理方法，其特征在于，应用于热力调度管理系统，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为1*b的供热调度决策特征，得到尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和既定的尺寸为d*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的供热调度建议观点，得到a个供热调度建议观点，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述a个协调调度优先级列表，确定所述热力设备运行状态数据的系统调度决策评分，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述尺寸为a*b的状态文本语义关系网和所述尺寸为a*b的供热调度决策特征关系网，确定所述热力设备运行状态数据中的各个热力参数数据的尺寸为b*b的协调调度优先级列表，得到a个协调调度优先级列表，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述q个状态文本语义关系网调试样例和所述q个供热调度决策特征关系网调试样例，对所述待调试的调度决策评分输出网络进行调试，得到所述目标调度决策评分输出分支，包括：
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据进行状态文本语义挖掘，得到q个状态文本语义关系网调试样例，包括：
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述q个状态文本语义关系网调试样例，确定所述q个历史热力设备运行状态数据中的各个历史热力设备运行状态数据对应的供热调度决策特征关系网调试样例，得到q个供热调度决策特征关系网调试样例，包括：
10.一种热力调度管理系统，其特征在于，所述热力调度管理系统包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中调取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现权利要求1-9任一项所述的方法。
