A identificação oportuna do estado de falhas causadas por vazamentos em sistemas regionais de suprimento de frio/calor e o diagnóstico da localização e grau específicos do vazamento podem garantir a operação segura do sistema. Para resolver o problema da dependência excessiva dos métodos tradicionais baseados em dados quanto à qualidade e quantidade dos dados e melhorar a robustez dos modelos de monitoramento e diagnóstico de falhas, este artigo construiu um modelo de monitoramento e diagnóstico de falhas para sistemas regionais de suprimento de frio/calor baseado em evidências e redes neurais. Esse modelo pode utilizar um modelo de monitoramento de falhas baseado em um classificador KNN baseado em evidências para monitorar o estado operacional do sistema e, em seguida, usar um modelo de diagnóstico de falhas baseado em redes neurais para determinar a localização e a quantidade do vazamento no sistema. O modelo foi estudado e analisado com um caso de um sistema regional real de aquecimento na região de Chengde, província de Hebei, e os resultados mostraram que a precisão do método para monitoramento e diagnóstico de falhas em sistemas regionais de frio/calor é de 95,8%.

sistemas regionais de suprimento de frio/calor;evidências;monitoramento do estado;diagnóstico de falhas