基于改进的遗传算法在换热站控制中应用

发布时间：2020-03-04 05:22

【摘要】：近年来,随着我国城市建设的快速发展,人们的生活水平不断提高,大家对冬季室内采暖的舒适度也越来越重视。冬季供暖主要是在我国北方地区,随着房地产行业这几年飞速发展,城市面积不断增大,供暖面积也随之加大,能源需求也就随之增大。如何有效的利用能源,减少环境污染与危害,提高供热效果成为了供暖行业的主要问题。集中供热系统是一个比较复杂的大系统,它由热源、热网和热用户组成。热力站在热量传递上起着重要作用,它连接着热源和热用户,将热源的热量加以调节和转换,送给热用户,以满足热用户的需求。目前大部分换热站的调节方式还是比较单一的,主要是采用质调节方式。而且对换热站的控制还是人工操作阶段,没有完善的数据信息,仅是靠人的经验来调节温度的大小,影响了供暖的质量,造成了室温不均,不是温度过高就是温度过低,很难满足用户的需求。近年来,为了节约能源,走可持续发展道路,同时提高供热质量的要求,因此改变换热站的调节方式以及把智能控制算法应用到换热站中,已经得到了越来越多的人的关注。换热站的调节方式主要有质调节、量调节、质与量同时调节和间歇调节四种方式。本文的研究对象是沈阳建筑大学第一换热站,在本文中,为了保证二次网的供水温度,满足热用户供暖需求,在换热站的调节中,采用的是温度与流量共同调节的方法,即质与量并调。采用质与量并调时,质调节通道是以一次网的供水阀门开度作为控制量,二次网的供水温度作为被控制量；量调节通道是以二次网的循环水泵转速作为控制量,二次网的供水流量作为被控制量。两个通道同时操作,以达到提高供热效果的目的。对质通道和量通道进行耦合性分析,发现两个通道之间存在着强大的耦合性,对于这种强耦合作用,本文采用RBF神经网络解耦控制器对系统中存在的强耦合作用进行解耦,经解耦后的质通道与量通道可以看成是两个相互独立的控制回路。对于解耦后的两个单独控制的回路,传统的PID达不到理想的效果,为了更好的控制供暖过程,本文将蚁群算法与遗传算法融合起来,应用了两种算法的优点,将融合后的算法应用在质调节和量调节通道控制回路中的PID参数整定上,利用MATLAB对质调节通道和量调节通道进行了仿真研究,仿真结果与蚁群算法、遗传算法单独作用做了比较。观察仿真曲线,发现无论在过渡时间,还是超调量上,蚁群融合的遗传算法都能达到很好的控制效果。
【图文】：

进入板式换热器与二次网的低温回水进行热交换，交换之后的二次网的供水温度经分水器逡逑传输给各个区域。各个区域的回水再经过集水器进入到二次网的回路当中，，二次网的回水逡逑在循环水累的驱动下，再一次进入换热机组内与一次网的高温热水进行交换。图３．１为换热逡逑机组系统装置。逡逑

本文编号：2584666