지역 냉난방 시스템에서 누수로 인한 고장 상태를 신속하게 식별하고 누수의 구체적인 위치와 정도를 진단하는 것은 시스템의 안전한 운전을 보장할 수 있습니다. 전통적인 데이터 기반 방법이 데이터 품질과 양에 지나치게 의존하는 문제를 해결하고 고장 감지 및 진단 모델의 견고성을 향상시키기 위해 본 논문에서는 증거 기반 및 신경망을 기반으로 한 지역 냉난방 시스템 고장 감지 및 진단 모델을 구축하였습니다. 이 모델은 증거 기반 KNN 분류기를 활용한 고장 감지 모델로 시스템 운전 상태를 모니터링한 후, 신경망 기반 고장 진단 모델을 통해 누수 위치와 누수량을 확인할 수 있습니다. 허베이 청더 지역의 실제 지역 난방 시스템을 사례로 모델을 연구 및 분석했으며, 결과는 이 방법이 지역 냉난방 시스템 고장 감지 및 진단에서 95.8%의 정확도를 나타내는 것을 보여주었습니다.

지역 냉난방 시스템;증거 기반;상태 모니터링;고장 진단