科技的飛速發(fā)展,時(shí)代的進(jìn)步,人們生活水平的逐步提高,對(duì)生活質(zhì)量、生活環(huán)境的舒適度也有了更高的要求。從本課題以東北某熱力企業(yè)熱網(wǎng)工程為依托,開(kāi)展研究,該工程以2×350MW供熱機(jī)組作為熱源,由熱電廠(chǎng)引出東、西兩條熱網(wǎng)主干線(xiàn)（DN1200）。主要解決沈陽(yáng)沈撫新城區(qū)域、撫順沈撫新城區(qū)域、沈東二環(huán)以外區(qū)域和沈東二環(huán)以?xún)?nèi)部分區(qū)域,包括現(xiàn)有和新建冬季采暖用熱需求。本課題首先對(duì)現(xiàn)今國(guó)內(nèi)外對(duì)集中供熱系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè),智慧熱網(wǎng),供熱系統(tǒng)運(yùn)行模擬分析等方面進(jìn)行總結(jié),并分析集中供熱系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理,總結(jié)了國(guó)內(nèi)現(xiàn)今運(yùn)行工況的調(diào)節(jié)機(jī)理,并進(jìn)行簡(jiǎn)單分析,在此基礎(chǔ)上提出本文的解決方案。然后依托工程實(shí)例,利用Flowmaster軟件從熱源、熱力站、熱用戶(hù)三個(gè)方面對(duì)集中供熱系統(tǒng)進(jìn)行搭建,總計(jì)完成7個(gè)熱力站的系統(tǒng)搭建,同時(shí)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)各個(gè)熱力站轄區(qū)內(nèi)的熱負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,具有可操作性。將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)加載到Flowmaster軟件中,達(dá)到了熱用戶(hù)端的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)負(fù)荷,最后利用PSO粒子群算法對(duì)熱源產(chǎn)生的熱量進(jìn)行優(yōu)化,以各熱力站的熱負(fù)荷作為約束條件,實(shí)現(xiàn)了 24小時(shí)內(nèi)的滾動(dòng)尋優(yōu),通過(guò)Simulink與F... 

【文章來(lái)源】：東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??

?東北電力火學(xué)人學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文???帶入式（３－４）中，轉(zhuǎn)化為［－１，１］之間的數(shù)值。??室外天氣狀況量化處理：對(duì)室外天氣狀況進(jìn)行量化處理，借用熱網(wǎng)系統(tǒng)的專(zhuān)??家經(jīng)驗(yàn)值，用［〇，１］之間的數(shù)值來(lái)代替天氣狀況，來(lái)體現(xiàn)對(duì)熱負(fù)荷的影響。具體量??化值為：晴天為０．１，多云為０．２，陰為０．３，小雨為０．４，中雨為０．５，大雨為０．６，??雷雨為０．７，小雪為０．８，中雪為０．９，大雪為１。??是否為工作日量化處理：對(duì)歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，供熱區(qū)域內(nèi)，工作日和休息??日的熱負(fù)荷會(huì)有一定的變化波動(dòng)，在節(jié)假日時(shí)熱負(fù)荷也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化。所以??對(duì)其進(jìn)行具體量化：周一至周五為０．４，周六、周日為０．６，節(jié)假日為０．７。??３．３．３?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例預(yù)測(cè)??本文以沈陽(yáng)市某熱力企業(yè)２０１９年１２月３０日０時(shí)至２４時(shí)的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為學(xué)??習(xí)和預(yù)測(cè)樣本集。用ＢＰ神經(jīng)算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。本文建立的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)具有三層結(jié)構(gòu)，其中輸入層為７個(gè)變量，即２０１９年１２月３０日的２４小時(shí)熱負(fù)??荷、室外溫度、室外風(fēng)速、工作日量化數(shù)、天氣狀況、以及前三個(gè)時(shí)刻的熱負(fù)荷，??輸出層為１個(gè)變量，即輸出時(shí)刻的熱負(fù)荷，故隱含層設(shè)置１５個(gè)節(jié)點(diǎn)，結(jié)構(gòu)為??７－１５－１，熱負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型如圖３．３所示。在預(yù)測(cè)完成后，將預(yù)測(cè)的結(jié)果作為下??一次預(yù)測(cè)的輸入值，便實(shí)現(xiàn)了熱負(fù)荷的滾動(dòng)預(yù)測(cè)。??ｒ＇＇ｋ??１１？那〇?日?％?小時(shí)室沁＼＼＼??圖３．３熱負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型??

％出的目標(biāo)值；??ｎｅｔ＝ｎｅｗｆｆ（ｍｉｎｍａｘ（Ｙ），［７，１５，１?］，?｛／ｔａｎｓｉｇＶｔａｎｓｉｇＹｐｕｒｅｌｉｎ’｝?Ｊｔｒａｉｎｌｍ’）??％建立３層ＢＰ祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并設(shè)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法；??ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ．ｅｐｏｃｈｓ?＝?１５００；??％設(shè)定迭代次數(shù)；??ｎｅｔ．ｔｒａｉｎＰａｒａｍ．ｇｏａｌ＝０．００００１；??％設(shè)定誤差精度；??［ｎｅｔ，ｔｒ］＝ｔｒａｉｎ（ｎｅｔ，Ｙ，Ｘ）；??％訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程如圖３．４所示。??Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔ＼ｗｒｋ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于水力和熱力耦合模型的熱網(wǎng)設(shè)計(jì)調(diào)度研究[J]. 沈利芳,劉松,沈亞軍,劉學(xué)峰.  河南科技. 2019(25)
[2]基于信息化的智慧熱網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用分析[J]. 郭秀峰.  智能建筑與智慧城市. 2018(11)
[3]仿真技術(shù)在換流閥閥廳管路系統(tǒng)水力平衡中的應(yīng)用[J]. 劉重強(qiáng),梁上燕.  浙江電力. 2018(04)
[4]基于信息化的智慧熱網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)用分析[J]. 韓釗,袁建娟,孫春華,齊承英,阿里木·西列夫.  區(qū)域供熱. 2018(02)
[5]智慧熱網(wǎng)集成技術(shù)及應(yīng)用[J]. 石英男.  信息記錄材料. 2018(05)
[6]應(yīng)用Flowmaster進(jìn)行環(huán)狀管網(wǎng)ESFR自動(dòng)噴水滅火系統(tǒng)設(shè)計(jì)和計(jì)算探討[J]. 潘俊杰.  給水排水. 2017(07)
[7]Flowmaster仿真設(shè)計(jì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[J]. 陳健華,邱健,施偉.  科技傳播. 2017(03)
[8]FLOWMASTER2在核電廠(chǎng)閉式冷卻水系統(tǒng)仿真中的應(yīng)用[J]. 李林蔚.  機(jī)電工程技術(shù). 2010(01)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的熱力站建模及優(yōu)化控制研究[D]. 韓冰城.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 2019
[2]基于遺傳算法的供熱平衡問(wèn)題研究[D]. 李佳.河北科技大學(xué) 2019
[3]熱力熱網(wǎng)管控一體化平臺(tái)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 齊峰.吉林化工學(xué)院 2019
[4]鄭州航空港區(qū)集中供熱自動(dòng)控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[D]. 李柯.鄭州大學(xué) 2019
[5]綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)與智慧調(diào)控優(yōu)化研究[D]. 陸爍瑋.浙江大學(xué) 2019
[6]供熱機(jī)組的特性建模及其在運(yùn)行分析與優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 蔡莼莼.東南大學(xué) 2018
[7]蒸汽管網(wǎng)仿真與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)故障診方法研究[D]. 王威.東華理工大學(xué) 2018
[8]供熱管網(wǎng)流量計(jì)測(cè)量數(shù)據(jù)有效性評(píng)估[D]. 馬超龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[9]基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的換熱站優(yōu)化控制研究[D]. 姚磊.大連海事大學(xué) 2018
[10]高層住宅給水系統(tǒng)優(yōu)化與節(jié)能改造研究[D]. 郭俊捷.湖南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3329944