基于ADHDP的熱源優(yōu)化控制研究.pdf

1、隨著社會的迅速發(fā)展，科技的飛快進步，人們在追求經濟基礎的同時更加關注于高質量的生活和優(yōu)質的空氣質量。城市集中供熱系統(tǒng)在我國北方城鎮(zhèn)中的應用愈發(fā)廣泛，相應的供暖能耗也在不斷提高，而我國華北、東北及西北地區(qū)的城市在采暖能耗方面，約占了建筑運行能耗總量的40%，如何有效降低這些地區(qū)的采暖能耗，是建筑節(jié)能工作的重點。但是目前我國在該領域的研發(fā)仍不完善，有著多種導致了滿足不了用戶需求還虛耗能源的情況的問題。針對這一問題，本文以供熱系統(tǒng)中的熱源產熱

2、量優(yōu)化問題為主要探究內容，提出一種基于執(zhí)行依賴啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃（ADHDP）算法的熱源總供熱量優(yōu)化控制方法，并對該方法的實際效果進行了建模仿真驗證。
　　本文首先對多種人工神經網絡進行研究對比后，提出一種基于氣溫及日照因素的Elman神經網絡熱負荷預測方法，該方法通過氣象網站的API接口中獲取所需要的天氣數據，再從包頭市某熱力公司獲取該公司旗下某鋁電廠熱源處的歷史數據，計算出熱負荷值并設計好日照因子。使用上述數據建立了熱負荷預測模型

3、所需的樣本序列，放入Elman神經網絡中進行訓練及預測，得到熱負荷預測值，預測時用實時數據更新歷史數據組成新的輸入來實現短期熱負荷的滾動預測。然后以系統(tǒng)運行總能耗為目標函數，以滿足熱用戶供熱需求為約束條件，分別建立基于BP神經網絡的執(zhí)行網絡和評價網絡，將當前時刻的回水溫度設定為輸入值，在Matlab數學軟件中編寫ADHDP算法程序，求解后得到熱源端供熱口未來24小時每小時的供水溫度和供水流量優(yōu)化值序列。接著在 Flowmaster一維流

4、體軟件中按照實際供熱系統(tǒng)的設備參數搭建集中供熱系統(tǒng)模型，并與 Matlab進行聯(lián)合調試，達到熱用戶室內溫度隨室外溫度合理變化的研究目的。最后與當前控制方法的熱負荷值作比較，驗證算法的合理高效性。
　　本課題的設計選取了質量并調的調節(jié)方式，把供熱系統(tǒng)運行優(yōu)化控制問題轉換成供水流量和供水溫度的設定值優(yōu)化問題，在Matlab軟件中驗證了ADHDP算法在熱源產熱量調控中的有效性，隨后在 Flowmaster中實現了對算法的聯(lián)合調試，并驗證