發(fā)布時(shí)間：2020-06-30 14:13

【摘要】：冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)作為當(dāng)今能源發(fā)展的重要方向之一,不僅實(shí)現(xiàn)了更高的能源利用率,還達(dá)到了環(huán)保經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)。然而,系統(tǒng)的控制復(fù)雜度相對(duì)增加,加之供能介質(zhì)傳輸路徑長(zhǎng),溫度時(shí)延較大,難以實(shí)現(xiàn)溫度的實(shí)時(shí)控制。其中,制冷溫度是實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程需要監(jiān)控的重要參數(shù)之一,因此降低系統(tǒng)時(shí)延,達(dá)到制冷溫度最佳的控制效果,對(duì)于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展具有巨大研究意義。在冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)中,制冷溫度直接影響著整個(gè)系統(tǒng)制冷效果,因受多種生產(chǎn)工藝的制約,擾動(dòng)多,時(shí)延大,具有時(shí)變、非線性、強(qiáng)耦合性、純滯后等特征。本文以某電廠鍋爐蒸汽驅(qū)動(dòng)式冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)為研究對(duì)象,分析該系統(tǒng)的工藝流程,并從系統(tǒng)主要設(shè)備出發(fā),分析制冷溫度的相關(guān)影響因素,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行制冷溫度的建模與控制研究。通過(guò)利用T-S模糊算法,建立制冷溫度的預(yù)測(cè)模型。其中模型結(jié)構(gòu)辨識(shí)部分采用減法聚類和模糊C均值聚類算法相結(jié)合的方法,不僅提高了模型精度,還避免它們各自算法的不足;將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中結(jié)合了最小二乘算法和有序?qū)��?shù)算法的混合學(xué)習(xí)算法用于參數(shù)識(shí)別,以獲得更準(zhǔn)確的參數(shù)。從某電廠的DCS上采集冷卻水供應(yīng)溫度,冷卻水流量,熱水供應(yīng)溫度,熱水流量和冷凍水供應(yīng)溫度的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),在MATLAB平臺(tái)進(jìn)行多輸入單輸出的建模仿真訓(xùn)練,結(jié)果表明該建模方法獲得的模型預(yù)測(cè)結(jié)果較好,能夠較精確的擬合冷凍水溫度的變化趨勢(shì),為后面制冷溫度的控制優(yōu)化提供依據(jù)。在該系統(tǒng)中制冷部分相對(duì)復(fù)雜、參數(shù)多變,制冷溫度的控制要求較高,且時(shí)延較大,采用傳統(tǒng)的控制難以實(shí)現(xiàn)精確控制。本文在T-S模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合多步預(yù)測(cè)控制方法,設(shè)計(jì)了一種基于T-S狀態(tài)空間模型的多步預(yù)測(cè)控制器,實(shí)現(xiàn)了從約束非線性優(yōu)化到線性二次規(guī)劃的轉(zhuǎn)變,從而減少了系統(tǒng)優(yōu)化的計(jì)算量。在研究分析過(guò)程中為了更方便地研究相關(guān)的預(yù)測(cè)控制方法,將T-S模型一般形式轉(zhuǎn)換為狀態(tài)空間表達(dá)形式。具體而言,將冷卻水流量作為輸入建立冷凍水溫度的T-S模糊模型,結(jié)合所設(shè)計(jì)的控制方法對(duì)該系統(tǒng)制冷溫度的控制進(jìn)行仿真,結(jié)果顯示系統(tǒng)輸出響應(yīng)較平穩(wěn),控制效果較好。
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM621;TU83;TP273

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本文編號(hào)：2735416