哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
摘要
随着我国供热系统的不断发展，以供热系统的全面感知和智能调控为目标的
智慧供热，为供热行业未来的发展指明了方向。热用户室温作为供热系统运行控
制的目标，是智慧供热系统自感知、自分析、自决策、自调节的关键参数，准确
的室温数据是实现热计量及智能决策与控制的重要基础条件。目前室温数据主要
采用传感器进行采集传输的方式，在实际工程应用中提高室温传感器覆盖率遇到
成本过高，入户安装困难以及室温准确性等实际问题。本文针对上述问题，对室
温校准、基于无人机红外遥感的室温监测方法及室温监测点优化布置方法等几个
维度开展了研究。
首先，调研了供热行业常用的室温传感器类型，根据各类室温传感器在建筑
中的测温原理和安装位置分析了造成误差的原因。再利用实际建筑中的室温传感
器和温度校准仪进行室温校准实验，分析了各类影响因素对传感器测温造成的影
响，提高室温传感器在建筑室温监测中的精度。同时发现所有房间安装室温传感
器的室温监测方式造价较高，入户安装困难。且该方式数据量大，在后期维护和
设备上线率方面都存在问题。
其次，针对室温传感器成本高及入户安装困难的问题，对于按面积收费模式
的供热系统，提出一种基于无人机红外遥感的室温监测方法。该方法利用红外遥
感技术对建筑围护结构进行测温，并基于无人机平台满足对建筑的大范围和快速
测温需求。然而，通过对红外测温原理进行分析，发现了很多影响红外测温精度
的因素。因此在实际建筑中设计了测温实验，并根据实验结果选择无人机红外遥
感的最佳测温状态和围护结构测点，为方法的应用提供理论基础。
然后，根据红外遥感测温公式，结合实际建筑的供热室温分布特点，采用红
外遥感温差来代替温度提高方法精度，进一步完善红外测温方法。设计了区域热
用户和整体建筑热用户红外遥感测温实验，在实际供热建筑中开展测温，通过实
验分析基准区域和基准房间的选用原则。根据实验结果分析了朝向、户型和位置
对基准房间选择的影响，层数和位置对基准区域的影响，提出了基准区域和基准
房间的选用原则。在不增加传感器布置数量下，提出了两种计算方法，来提高方
法精度。通过计算得到本方法的测温误差平均值在±0.8℃范围内，87%房间的测
温误差在±1.5℃范围内。对本方法在工程中的实际应用进行了分析，给出了成果
的应用方式和应用范围，表明该方法在提高供热系统的经济效益和测温灵活性上
有所贡献，在智慧供热系统推广中有较好的应用价值。
-I-
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最后，为应对现如今供热行业利用安装比例较低的室温传感器来评价建筑供
热效果的方法，采用K-means算法聚类分析为室温传感器的布置提供建议，优化
室温监测效果。利用机器学习算法对目标建筑室温数据集进行了聚类分析，采用
三种指标法确定了最佳的聚类类别K值。根据聚类结果并结合影响房间室温的特
征标签，确定室温传感器的布置位置。最终按照所需的传感器布置数量，计算基
于K-means聚类分析室温监测方法的误差，相较于基于经验的布置方式提高了精
度。同时发现K-means聚类分析所得的聚类中心点，能够为无人机红外遥感中基
准房间的选择增加限定条件，提高无人机红外遥感测温方法的精度。
关键词：室内温度；室温传感器布置；无人机红外遥感；聚类分析
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Abstract
WiththecontinuousdevelopmentofChinasheatingsystem,smartheatingwiththe
goalofcomprehensiveperceptionandintelligentregulationandcontroloftheheating
systemhaspointedoutthedirectionforthefuturedevelopmentoftheheatingindustry.