熱網(wǎng)系統(tǒng)仿真及一次網(wǎng)優(yōu)化控制研究.pdf

1、當(dāng)代城市的快速發(fā)展,使集中供暖系統(tǒng)成為我國(guó)北方城市重點(diǎn)建設(shè)的系統(tǒng)。因?yàn)楣┡到y(tǒng)具有非線性、多變量、大滯后的特點(diǎn)。并且熱負(fù)荷有時(shí)變性與不確定性的特點(diǎn),所以供暖系統(tǒng)是一個(gè)不容易控制的系統(tǒng)。怎樣節(jié)約能源,降低損耗的同時(shí)對(duì)熱網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制,是供熱企業(yè)面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。
　　論文首先從供熱管網(wǎng)模型著手,由于以往根據(jù)熱網(wǎng)機(jī)理建立的熱網(wǎng)模型,為了簡(jiǎn)化傳遞函數(shù)和減少熱網(wǎng)的計(jì)算量忽略了一些熱網(wǎng)的相關(guān)參數(shù),這樣建立的模型和真實(shí)的熱網(wǎng)系統(tǒng)存在一

2、些差距,同時(shí)搭建的模型通用性不強(qiáng),只能針對(duì)特定的熱網(wǎng)系統(tǒng)。本論文使用一維流體模擬軟件Flowmaster搭建可視化的集中供暖系統(tǒng)仿真模型,根據(jù)實(shí)際的集中供暖系統(tǒng)搭建具有熱源、熱力站、熱用戶三大部分的模型,其中熱力站的數(shù)目是十四個(gè),是一個(gè)比較大型的集中供暖系統(tǒng)。搭建的模型能夠在多種模擬環(huán)境下進(jìn)行仿真,其需要設(shè)置的參數(shù)種類多,能夠比較貼近真實(shí)的系統(tǒng)。由于集中供熱系統(tǒng)的熱負(fù)荷和大氣溫度的不確定性,需要建立短期預(yù)測(cè)模型,作為熱量分配的約束條件。

3、本文選用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型對(duì)各個(gè)熱力站的熱負(fù)荷滾動(dòng)預(yù)測(cè),該方法使用動(dòng)態(tài)K均值聚類算法與遞歸最小二乘法(ROLS)改良RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用逐漸刷新歷史數(shù)據(jù)的辦法實(shí)現(xiàn)了對(duì)熱力站短期熱負(fù)荷預(yù)測(cè)。針對(duì)一次網(wǎng)的優(yōu)化控制問(wèn)題,設(shè)計(jì)一個(gè)熱源生產(chǎn)最少熱量的目標(biāo)函數(shù)。采用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,對(duì)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu),分別找到各時(shí)刻總供熱量然后按照各個(gè)熱力站預(yù)測(cè)的熱負(fù)荷變化趨勢(shì)給模型分配熱量。通過(guò)PSO