La identificación oportuna de estados de fallos causados por fugas en sistemas regionales de suministro de frío/calor y el diagnóstico de la ubicación y gravedad específicas de la fuga pueden garantizar la operación segura del sistema. Para resolver el problema de la dependencia excesiva de los métodos tradicionales basados en datos de la calidad y cantidad de datos, y para mejorar la robustez de los modelos de monitoreo y diagnóstico de fallos, este artículo construyó un modelo de monitoreo y diagnóstico de fallos para sistemas regionales de suministro de frío/calor basado en evidencia y redes neuronales. Este modelo puede utilizar un modelo de monitoreo de fallas basado en un clasificador KNN basado en evidencia para monitorear el estado operativo del sistema, y luego determinar mediante un modelo de diagnóstico basado en redes neuronales la ubicación y cantidad de la fuga. Se realizó un estudio y análisis del modelo en un sistema regional real de calefacción en la región de Chengde, provincia de Hebei, y los resultados muestran que la precisión de este método para el monitoreo y diagnóstico de fallas en sistemas regionales de frío/calor es del 95.8%.

sistema regional de suministro de frío/calor;basado en evidencia;monitoreo del estado;diagnóstico de fallos