由于保温管径和保温层厚度对管道经济性的影响并不是独立的,故传统"两步法"分步设计管径和保温层经济厚度具有较大的误差,经济性相对不高。提出了基于保温散热损失特性的热网热损模型,同时采用人工智能机器学习,对多重不确定性因素影响下的热网保温管道设计进行优化,弥补了传统设计"两步法"存在的缺点,达到保温层厚度和管径两者耦合影响的最优设计,对提高热力管网的经济性具有决定性意义。
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