采暖系统自适应控制运行方案的研究.pdfVIP

采暖系统自适应控制运行方案研究 ——、—’。——————～————一 王晓红 (中国建筑科学研究院空气调节研究所北京100013) 【摘要】 目前．国内先后出现了多种适合热计量的供热采暖系统运行方案，其中多数 为垂直单管带跨越管、两通恒温阀系统．由于系统特性，运行方式多采用质调节，循环 水泵电耗太．本论文提出了一种适合该系统的质量并调方案，可节约水泵电耗。 另外，由于常规采暖系统在一定时期内还会大量存在，而现有的质量并调方案建立 在。静态”基础上，忽略了系统的热情性，使系统逐时供热量与需热量不一致，造成系统 热用户室温偏高或偏低，即降低了供热品质，又浪费能源。本论文提出了一种适合该系 统的“动态”质量并调方案。 『关键词1 神经网络洎适应静态 动态r。 随着按热量计费的推广，恒温阀大量应用于采暖系统中，国内先后出现了多种适合热 计量的供热采暖系统。但是由于费用昂贵，技术不完善，要真正全部实现按热量计费供 热，尚有一段距离，常规采暖系统在一定时期内还会大量存在． 由于各种原因，国内采暖系统现多为单管系统．常规单管采暖系统现有运行调节方 案主要有质调节、量调节、质量并调，其中最佳方案为质量并调方案。近些年来，由于 计算机自动化监控的燃煤、燃油锅炉的大量出现，该方案已得以很好的实现．但由于常 规的质量并调方案基于“静态”，采暖系统当前时刻供水温度、供水流量仅由当前时到室 外温度决定。由于采暖系统有很大的热惰性，按上述方案运行，会使系统逐时供热量与 系统透时需热量不一致，造成用户室温或偏高，浪费能源：或偏低，影响供热品质。另外、 如某时刻采暖房间温度升高，在下一时刻“静态”调节方案仍认为房间温度为标准温度， 这样计算出的供水温度等就会偏高，房间的偏高温度会挣续下去，系统运行无自适应性。 为克服以上缺点，系统必须进行“动态”运行，制定常规采暖系统“动态”质量并调方 案。 适合熟计量盼供热采暖系统中，带跨越管、两通恒温阀的垂直单管系统由于其简单 可行等优点，较多采用。但由于系统采用恒温阀，热用户上下层调节相互影响较大，运 行方式多采用质调节方案。系统供水温度由室外温度决定，流量保持不变。 该系统克服了常规系统的缺点，但系统为定流量系统，且系统中立管较常规系统阻 力提高38啦3】，致使系统总阻力增大，流量不变，消耗在循环泵上的能耗较大。为此，应 找出一种适合该系统的“动态4质量并调方案。 由于采暖系统热惰性很大，用常规方法无法辩识控制，本论文利用神经智能网络理 论分别对常规采暖系统和带恒温阀采暖系统各自建立了一套“动态”质量并调自适应控 制方案。 一． 自适应控制方案 论文采用。对象-正模型．逆系统学习法。．如下图 59 对象．正模型．逆系统学习法框图 如图“对象．正模型．逆系统学习法”的自适应控制方案中，Y。为期望输出，Y为系统 实际输出，u为需求的控制参数。神经网络可采用反向传播学习算法的多层前传网络、径 向基函数网络等。 正模型神经网络是由系统先前运行的一些输入．输出参数经辩识得出。逆模型神经 网络采用在线学习，利用实际运行中得出的期望输出yd与实际输出Y之差来修正其权值。 调节过程中所需要的未知对象模型用正模型网络代替。在这个方法中，正模型神经网络 所起的只是误差回传传递作用。 二． 常规采暖系统自适应控制方案 采暖系统的最终目的是使采暖热用户的室温达到要求，因此，采暖系统控制的目的 是在保证系统热用户室温的前提下，减少系统能源浪费，节约系统总供热量．课题中选 取热用户平均室温作为控制指标。 对应“对象．正模型．逆系统学习法框图”， “对象”为实际的采暖系统，“正模型神 经网络”、“逆模型神经网络”见下文。Y。为用户室温设计平均值nld，Y为实际采暖系 统热用户室温平均值tn(t)，ym为正模型神经网络得出的采暖系统热用户室温平均值trim， u为t时刻采暖系统供水温度tg(t)或t时刻采暖系统循环流量g(O。 采暖系统是一个庞大的系统，它的影响因素很多，并且有很大的热情性。由于系统 采用动态控制，仅只考虑随时间变化较大的影响因素，随时间变化不大或不变的影响因 素作为