李绍勇[1]2003年在《热力站换热机组供水温度自校正预测控制系统的设计及仿真研究》文中研究说明论文回顾了我国集中供热系统自动化技术的应用现状，尤其是热力站换热机组自动控制系统运行的情况和存在的问题，阐述了对其进行新型计算机控制系统设计的意义。本文研究的目的是建立换热机组工作过程的数学模型，在此基础上，运用广义预测控制理论来研究换热机组的广义预测控制(GPC)系统的原理、特点和规律。 本文首先综合应用流体力学、传热学等方面的知识，分析了换热机组的动力学特性，通过合理的简化和假设，建立了换热机组工作过程的数学模型，并使用递推参数辨识器对其主要参数加以估计和验证，从而得到换热机组的CARMA(受控的自回归滑动平均)或CARIMA(受控的自回归积分滑动平均)模型。 针对热工过程对象的特点和传统PID控制存在的问题，在充分理解生产过程工艺的要求和GPC理论的基础上，作者综合运用检测技术和计算机技术，设计出热力站换热机组供水温度的GPC系统，对其进行分析，再运用Matlab系统工具进行仿真。仿真研究有力地证明了GPC可以应用到热工过程控制中去，并能取得较好的控制品质。为优化换热机组的运行，开拓提高集中供热系统的供热质量和节能降耗的新途径提供了理论上的参考依据。 此外，作者还对换热机组GPC系统的组成环节(包括传感器、变送器、A／D、D／A、执行器等)进行了选型计算、正确的组态，确定了系统抗干扰的措施以保证换热机组GPC系统能够正常地工作。
唐丽杰[2]2007年在《城市供热系统的数据采集与算法研究》文中进行了进一步梳理随着人们节能、降耗及环保意识的增强,集中供热已成为城镇冬季采暖的主要形式,并且在世界上得到广泛的应用。实行集中供热是合理利用能源,提高能源利用率,减少环境污染,促进生产,改善人民生活,是加速城市现代化建设有效措施之一。集中供热系统的热源与换热站空间分布跨度大,供热管线曲折多变,市区内线缆敷市政管理严格,系统参数采集与传输的实施难度大。本文分析了换热站和热力管网关键参数采集和利用GPRS技术实现的数据传输问题,并对数据传输系统的构成及实现问题进行探讨。集中供热管网系统参数存在较严重的非线性、时变性、大时间滞后特点,各换热站子系统之间的调节过程具有交互耦合性,热介质过程参数随负荷而变,难于建立供热管网的数学模型,使传统控制理论的应用受到限制。针对供热系统的特点,文中比较分析了基本神经网络的BP算法和一般广义预测控制算法,提出了改进型的BP算法和隐式预测控制算法。为解决供热系统中存在的耦合问题,文中提出了一种智能预测控制算法。采用改进BP神经网络解耦器将来自其它通道的耦合影响视为可测干扰进行补偿,使得神经网络解耦器与被控对象组成的广义对象成为无耦合或耦合程度较小的系统,然后接入隐式广义预测控制器,再用单变量非线性系统的隐式广义预测控制器对每个单回路进行控制。这种算法不需要在线递推求解Diophantine方程,也不需在线求逆。最后,以控制复杂的供热站流化床锅炉为背景,用Mat lab语言对基本算法和智能复合算法进行仿真比较,其结果证明了该算法有效性。
薛会梅[3]2006年在《智能控制在热网热量平衡中应用的研究》文中认为城市集中供热是现代化城市建设的重要措施之一。城市集中供热系统的建设与发展己成为各国普遍关心的问题。大型企业的余热利用与城市集中供热等都要用到热网,集中供热网担负着输送和分配热量的任务,是能量系统中的重要组成部分。因此,采用自动化技术,用计算机实现对热网的自动控制对改善供热效果、提高供热效率有重大意义。本文深入分析了我国城市集中供热网的现状,尝试使用智能控制算法,改善对热网的自动控制效果。 本文主要分两部分对热网控制方法进行研究。第一,将模糊控制方法应用到热源的控制中。对热源水温控制系统进行研究,采用基于模糊控制的算法建立系统模拟控制模型,设计智能模糊控制器,并将模糊控制器仿真结果同传统PID控制结果进行比较。分析仿真结果:模糊控制器具有超调小,调节时间短的优势;第二,由于各个热力站实行独立调节,不能从整体上进行控制。在热源热量不足的情况下,容易引起各热力站“争食”的现象,导致热网末梢热力站无热可供,造成热用户水平失调和垂直失调。通过模糊控制器限定每个热力站可以获取的流量,即为热力站的阀门开度设定上限和下限,这样即使某个热力站的热量再低也只能有限的增加流量不会严重影响到其它热力站。这样就基本解决了各个热力站“争食”的现象;并进一步讨论了广义预测控制(GPC)算法,将之应用到热力站供热过程的数学模型中。广义预测控制能够根据系统的历史数据和未来的输入进行滚动优化,使未来采样点的输出与期望输出的方差最小,并不断校正误差信号,以便下次的预测信息更加接近期望值。借助Matlab系统工具对广义预测控制和传统PID控制方法的仿真曲线进行比较,可以清楚地看到采用广义预测的控制方法具有响应快,误差小的优点,更适合应用于控制系统中。
李明海[4]2004年在《智能建筑中的热源自适应节能控制》文中认为本文主要论述了智能建筑的发展现状以及建筑智能化的主流技术，阐述了建筑节能在当今的现实意义，分析了建筑节能的几种方法及其实现途径，指出了建筑节能主要依赖技术。由于民用建筑中采暖系统的能耗占整个建筑能耗的60％，因此采暖系统的节能控制是建筑节能的主要途径之一。 分析了实现建筑供热系统自动化的几种方法及其实现途径，论述了实现建筑热源智能化节能控制的可能性及必要性，提出了自适应控制策略。阐述了实现采暖系统自适应节能控制的原理和方法。 本文通过分析建筑物内部某一时期的温度变化曲线，找出变化规律，导出其简单温度模型。设计出了较为先进的基于温度预测模型的热源系统最佳起始时间自调节控制器。通过MATLAB和SIMULINK进行了仿真实验。利用SIMULINK的目的是调整给定及参数值，快速判断热源系统建筑物及温度控制器模型中热源输入功率与建筑物内部温度的关系。MATLAB程序的任务是对于热源使用过程中的采样数据进行分析，利用最小方差自校正调节器对系统起始预加热时间进行估计。 仿真中利用SIMULINK模型获得模型的输出，采样并获取(或由数据库读取)上期热源预加热时间值，输入至最小方差自校正调节器(采用MATLAB程序实现)。MATLAB程序的任务是对于热源使用过程中的采样数据进行分析，利用最小方差自校正调节器对系统起始预加热时间进行估计。估计的结果主要用于对下次预加热时间进行估计。将估计结果与实际系统需要正常使用的时刻相比较，比较的结果输入到定时程序，定时结束后，通过程序或接口电路向热源或区域热力交换站的加热源或热泵，阀门等的控制设备或回路发出启动信号，启动热源设备，同时循环以上步骤。从而完成一个完整的调节控制过程。 结果表明自调节控制器能够良好运转，并且与传统控制方法相比较，具有更好的操作性能，能够实现节能的目的。
李梅[5]2013年在《基于粒子群算法的NMPC在热网控制中的应用研究》文中提出集中供热模式具有节能、环保、经济、高效的优点，已经成为我国北方地区城市供热的主流模式。热网系统由热源、管网和热用户叁部分组成，是一个典型的复杂、多变量、非线性、时变、大滞后的系统，其优化和控制问题较为复杂。在低碳经济背景下，研究和开发高效的控制算法应用于热网工况调节，使得在满足热用户供需求的条件下，尽可能地节能降耗成为研究热点。本论文提出一种基于非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control，NMPC）的粒子群优化（Particle SwarmOptimization，PSO）算法，将其应用于热网优化控制，实现节能降耗的控制目标。论文首先建立了热力站供热过程的数学模型采用机理建模取得的供热过程的质调节和量调节的传递函数模型，通过现场实验对供热过程的模型参数进行辨识，建立了模型的确定部分。采用差分自回归移动平均模型ARIMA建模法建立了模型的随机部分；在此基础上，引入广义预测控制建立热力站供热过程的预测模型，推导计算并在线辨识模型参数，实现了热力站供热过程的非线性模型预测控制；最后，以节能为目标设计优化目标函数，采用粒子群（PSO）算法求解一次网热量供给优化问题。由于热网能量传输模型和环境信息的不确定性，热负荷也具有不确定和时变的特性，本课题根据天气预报获得室外温度预报曲线，建立了根据室外温度变化预测热负荷变化曲线的模型，并将其作为约束条件，然后采用PSO算法求解，在满足用户供热需求情况下热源总供热量的最优值，进而确定热源供热工况优化调节策略，实现节能降耗的控制目的。论文通过现场实验以及仿真实验验证了所提出的基于广义预测控制的热力站供热过程非线性模型的预测控制以及基于PSO算法的热源热量生产策略的正确性，对指导热网的工况调节有一定的指导意义。
陈烈[6]2009年在《基于神经网络的热力站供热过程预测控制研究》文中研究说明我国叁北地区采暖能耗占全社会能耗的27.2%,供热不但能耗大,而且效率低,单位面积采暖能耗是发达国家的3~4倍,为落实国家节能政策,研究供热节能监控系统意义重大。本文以“十一五”国家科技支撑计划重大项目“建筑节能关键技术研究与示范”(项目编号:2006BAJ01A04)和黑龙江省科技攻关项目“基于LonWorks技术和预测控制的供热FCS研究”(项目编号:GC04A104)为课题背景,研究供热节能控制策略和开发供热节能监控装置。研究中面临的问题是:必须以节能为目标,但同时也要保证优质供热;供热过程是一复杂的动力学对象;在采用先进技术的同时,要降低产品的成本。精确的数学模型是供热系统分析与控制的重要依据。将供热过程动态分解为确定部分和随机部分,分别建立这两部分模型:通过机理分析与实验建模法相结合求取确定部分的模型,用ARIMA模型拟合供热过程模型的随机部分。供热过程建模为供热质调量调解耦和预测控制研究的基础。供热负荷预报为供热节能提供依据。针对供热负荷具有的非平稳、非线性、时滞等特性,应用时间序列、最大熵、RBF神经网络多种方法对供热负荷进行预报。其中用时间序列法对平稳化处理的随机序列进行预报,用最大熵法对非平稳随机序列进行预报,用神经网络法对非线性负荷序列进行预报。为了进一步提高预报精度,将交叉预报思想引入供热负荷预报中,即用纵向预报跟踪用户对负荷的需求,用横向预报跟踪天气的变化,然后对纵向和横向预报结果进行加权交叉。通过仿真分析、比较各方法的性能。供热系统质调、量调通道间存在耦合。给出耦合程度判定方法,对供热耦合模型进行稳态与动态耦合程度分析。分别采用传统解耦方法和时滞递归RBF神经网络解耦方法,将耦合系统解耦成两个相互无干扰的单入单出系统。其中神经网络解耦法采用改进的假近邻法预估神经网络的输入维数,解决时间序列维数确定困难的问题,通过仿真验证其静态和动态性能。鉴于预测控制算法能适应供热过程非线性、时变、时滞、不确定等特性,采用预测控制对供热过程质调通道进行控制。对传统预测控制方法DMC和GPC算法进行了改进:用DMC模型简化和预报误差校正结合的方法减少计算量,提高实时性,并解决模型失配问题;对隐式自适应广义预测控制研究,给出改进的辨识和控制算法,以满足实时性要求。进行神经网络预测控制方法的研究,设计基于神经网络的预测控制器,给出其偏差控制算法和控制律求解算
蔡麒[7]2016年在《集中供热回水温度的广义预测控制研究》文中认为集中供热系统是一个复杂的工业系统,其能否科学运行,既关乎民生又涉及节能减排。换热站、楼宇作为面向热用户的供热终端,其运行状态对供热质量有直接影响。目前存在的主要问题有：供热参数的监测不全面,难以详尽的分析供热工况；供热过程具有大惯性、大时滞等特性,从而使得常规PID等算法难以取得满意的控制效果。本文以大连市某高校的集中供热系统为研究背景,设计了基于物联网架构的集中供热网络平台。并针对换热站、楼宇这类被控对象所存在的时滞、非线性等问题,建立了换热站、楼宇传热的CARIMA模型,并将GPC理论应用于回水温度的控制中。首先,设计了基于物联网的集中供热监管平台,实现了对现场供热数据的动态监测,并且对所有的供热数据进行了汇总,使得管理者能更好的协调各换热站、楼宇间的动态运行,便于管理者做出合理的供热操作指导。其次,通过阶跃响应曲线法建立了换热站、楼宇传热的数学模型,为了满足计算机控制要求,对模型进行了离散化,得到较为准确的CARIMA模型,为GPC算法的实现创造条件,并为供热工程模型计算提供了理论依据。第叁,对换热站二次网回水温度、楼宇回水温度的控制进行了仿真研究,结果显示,相较于常规PID算法和基本GPC算法的不足,隐式GPC算法能够使系统输出有更好的控制品质与动态性能,适用于集中供热这种大惯性、大时滞和动态特性不确定的系统。最后,可以将隐式GPC算法应用于热水锅炉供水温度的控制中,进而使隐式GPC算法更好地适用于整个集中供热系统。从而能为供热优化运行提供理论指导,并且为改善集中供热质量提供新的途径和可能。
杨晋明[8]2015年在《基于自组态技术的建筑环境冷热源通用控制系统研究》文中研究说明暖通空调系统与人们的生产和生活密不可分，一方面暖通空调系统给人们提供了舒适的工作和生活环境，另一方面保障了对建筑环境有特殊需求的生产工艺的正常运行，与此同时也带来了巨大的能源消耗，加剧了能源紧张形式。降低暖通空调系统尤其是建筑环境冷热源系统能耗、提高系统运行管理水平是大势所趋，解决这一问题的关键是系统自动控制技术，而随着暖通空调系统新技术、新能源技术、可再生能源利用技术的发展，为满足社会发展和科技进步的需求，冷热源系统形式在朝着多元化、大型化和复杂化的方向发展，这就对控制系统提出了更高的要求。在控制系统实施的常规方式下，需要自控专业人员、暖通空调专业人员、施工人员及控制设备生产厂家密切配合，而且实施的过程繁杂、制约因素众多且难以有效地全程监管，另外自控系统难以开放的体系架构，导致运行维护复杂且需由专业人员完成。这些因素都使得自控系统难以很好适应建筑环境冷热源系统的需求，无法保证自控系统的实施效果，也就不可能使节能效益最大化。论文研究开发了一种基于自组态技术的建筑环境冷热源通用控制系统，这种控制系统的典型特征就是“自组态”、“通用性”和“全开放”。“自组态”技术不同于常规控制系统的组态技术，借助该技术暖通空调的相关技术人员可以在无需借助任何专业工具（如控制软件开发平台、仿真器、编程器等），无需编写一行程序代码，就可以轻而易举构建冷热源的自控系统；“通用性”则使这种体系架构几乎适应任意的冷热源系统，其控制算法和控制策略是通用的，控制器及其配套控制软件是通用的，甚至控制柜也是通用的；“全开放”通用控制系统相对于常规控制系统而言，是一种基于参数化的体系，而所有参数均可以任意设置修改。论文研究从建立冷热源系统通用物理模型开始，深入研究了自由度理论在冷热源系统中的应用，建立了通用控制系统特有的控制组件数据模型，对冷热源系统的控制算法和控制策略做了详细探讨，在此基础上开发了基于Cortex M3内核32位的控制器主板和I/O数据扩展板，以及相应的控制软件。研究的主要内容包括：（1）从构建冷热源系统简单物理模型叁要素开始，课题研究引入了表达设备间连接关系和设备是否存在的“连接关系虚拟转换开关”和“存在关系虚拟转换开关”，借助这两个虚拟转换开关和要素数量构建了冷热源“标准子系统物理模型”，而标准子系统物理模型的组合最终确立了冷热源通用物理模型，课题对此模型进行了检验；（2）论文将自由度理论引入建筑环境冷热源的控制系统中，详细讨论了自由度对于冷热源系统控制回路通用构建方法的重要性，明确了冷热源通用物理模型中任意子系统的自由度为2，并详细研究了控制回路控制变量与操作变量的确定，自由度理论的研究为通用控制系统的研究奠定了坚实的理论基础；（3）“自组态技术”是冷热源通用控制系统的核心技术，而“控制组件”则是该技术实现的关键。将工艺设备及控制元件的工艺属性、控制属性及方法封装在一起的数据模型就是控制组件对象，控制组件使得工艺设备在具备增加了控制属性而控制元件增加了工艺属性，在通用控制系统中它们就是构建通用控制系统的“积木”，自组态就是设置这些控制组件的属性和方法，单独的控制组件可以编组，编组的控制组件组合成系统级别的组件。控制组件将冷热源工艺系统与自控系统完美融合，构建出完美的控制系统。论文对冷热源系统的各种组件数据结构都做了详细的说明。（4）控制算法和控制策略对于控制系统实施效果有着决定性的作用。针对冷热源系统的多变量、非线性、大时滞、大容量的特点，研究了适合冷热源系统的通用控制算法；经过深入研究，提出适合冷热源系统的通用控制策略，包括系统启动策略、停机策略、回路连续控制策略、加减机策略、水泵防过载策略等，这些控制策略是通用控制系统重要的组成部分。（5）为实现建筑环境冷热源通用控制系统，专门开发了基于32位CPU的核心控制器、I/O数据扩展板及配套的控制软件，控制器功能强大、性能可靠、组网能力强，这是实现冷热源控制系统的基础。（6）以实际的空调冷热源工程为例，详细描述了控制系统实施的全过程，也是用控制系统研究的相关理论和技术的验证。
沙峰[9]2008年在《换热机组智能控制装置的研究》文中研究表明我国北方广大地区,冬季供暖需要消耗大量的能源,而且如果处理不当还会造成严重的环境污染。为了解决这些问题,在许多大中城市都采用了集中供热的方式。换热站是集中供暖系统中最重要的环节之一,实现换热站的自动控制,对节约能源,降低环境污染具有重要意义。本文通过对现场采集的大量数据进行分析,总结出供暖系统的热负荷随着室外气象条件的变化而不断变化的规律。即大气温度偏高时,供暖热负荷就应偏低;相应的当大气温度偏低时,供暖热负荷就应偏高。这一规律为供暖系统运行调节提供了主要依据。目前换热站控制基本上都采用了经验控制法,有的采用经验控制法为主,室外温度补偿控制为辅的控制方法,室外温度经验控制法很多都采用了供回水温度等温差控制法。由于等温差控制法有许多不足,本文提出了供回水温度分阶段等温差控制法,并给出了理论依据,此方法不仅可以弥补等温差控制法的许多不足之处,而且可以根据现场实际情况及时优化供回水温度控制规律,得到更好的控制效果,而且此方法可以直接作为换热站主要的控制方法。为了根据现场实际情况及时优化供回水温度控制规律,本文还开发以Visual Basic 6.0软件为工具的数据管理系统控制界面,即现场数据采集与显示控件界面、数据处理及规律优化控件界面、在线参数修改控件界面,实现了现场数据的采集、显示、供回水温度控制规律优化和各个参数的在线修改等功能。本文还简要介绍了模糊PID的原理,模糊PID控制器的设计过程,以及智能控制器的硬件电路部分和软件部分,并对各个部分的功能和作用进行了简要说明。
马映坤[10]2015年在《集中供热及分户节能控制技术的研究》文中研究说明能源是人类生存发展的基石,在当前能源短缺的情况下,节约能源,开发新能源,有效利用能源成为当务之急。建筑能耗是能源消费构成的重要部分,减少建筑能耗具有现实意义,但居民对居住品质的要求与日俱增,对高耗能设备如空调、地暖等需求增加,在节能的基础上提高居住舒适性是亟待解决的重要问题。集中供热作为供热的中间环节,在节约能源,提高居住品质方面具有重要作用。而个人用户作为供热的终端环节,既满足其供热需要又实现节能具有重要意义。集中供热控制与分户室温控制分别在供热的过程与终端控制节能,是建筑节能研究的两个热点。分户热计量是分户室温控制的基础。本文首先介绍了楼宇内供暖管网的不同类型以及分户室温控制所需要的计量、调控设备。其次依据热学原理,建立了室温数学模型。根据史密斯预估器原理,设计了控制室内温度的改进模糊PID控制器。在Matlab环境下,对Smith预估控制室温系统与结合了Smith预估器的模糊PID室温控制系统进行仿真,并比较分析。城市集中供热系统主要包括热力站、热水管网、换热站、用户等几个部分。换热站作为连接热力站与用户的中间环节,热力交换作用突出,是实现能耗控制的关键一环。本文以威海市羊亭花园换热站为工程实例,设计了换热站供暖监控系统。监控系统的换热站硬件控制部分选择西门子S7-300PLC,采用STEP7编程软件进行编程。监控上位机组态功能采用KingView实现,采用Internet实现数据的交换传输,达到了设计目标,实现了换热站供暖系统的智能控制。
参考文献：
[1]. 热力站换热机组供水温度自校正预测控制系统的设计及仿真研究[D]. 李绍勇. 兰州理工大学. 2003
[2]. 城市供热系统的数据采集与算法研究[D]. 唐丽杰. 山东轻工业学院. 2007
[3]. 智能控制在热网热量平衡中应用的研究[D]. 薛会梅. 大连海事大学. 2006
[4]. 智能建筑中的热源自适应节能控制[D]. 李明海. 西安建筑科技大学. 2004
[5]. 基于粒子群算法的NMPC在热网控制中的应用研究[D]. 李梅. 内蒙古科技大学. 2013
[6]. 基于神经网络的热力站供热过程预测控制研究[D]. 陈烈. 哈尔滨工业大学. 2009
[7]. 集中供热回水温度的广义预测控制研究[D]. 蔡麒. 大连海事大学. 2016
[8]. 基于自组态技术的建筑环境冷热源通用控制系统研究[D]. 杨晋明. 太原理工大学. 2015
[9]. 换热机组智能控制装置的研究[D]. 沙峰. 内蒙古科技大学. 2008
[10]. 集中供热及分户节能控制技术的研究[D]. 马映坤. 西安建筑科技大学. 2015
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