【摘要】：集中供熱節(jié)能環(huán)保,是城市建設(shè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施之一,目前供暖的主要形式,集中供熱系統(tǒng)的好壞直接影響著人民生活質(zhì)量的高低。而供熱系統(tǒng)又是一個復(fù)雜多變量的大系統(tǒng),這無疑加大了運(yùn)行控制的難度。隨著人們環(huán)保意識的增強(qiáng)和供熱需求的提高,供熱運(yùn)行優(yōu)化策略研究便提上日程,以更好的解決熱力失調(diào)問題,提高供熱品質(zhì)。與此同時,為了提高企業(yè)效率和社會經(jīng)濟(jì)效益,采用現(xiàn)代化的技術(shù)手段,實現(xiàn)供熱運(yùn)行的綜合化監(jiān)控、管理、優(yōu)化勢在必行。本文依據(jù)能量守恒定律和供熱設(shè)備機(jī)理,推導(dǎo)出供熱運(yùn)行各組成部分物理模型,并采用最小二乘法結(jié)合實際響應(yīng)曲線的方法對機(jī)理模型進(jìn)行參數(shù)辨識,最終建立了供熱質(zhì)調(diào)節(jié)、量調(diào)節(jié)過程模型,實現(xiàn)了供熱系統(tǒng)的動態(tài)建模。運(yùn)行優(yōu)化作為集中供熱的熱點問題在控制領(lǐng)域一直備受關(guān)注,合理可行的優(yōu)化策略才能最大限度的發(fā)揮集中供熱節(jié)能降耗的優(yōu)點。本文在MATLAB環(huán)境下對供熱運(yùn)行過程的優(yōu)化進(jìn)行了探索,通過幾種控制策略的仿真比較,結(jié)果顯示分布式預(yù)測控制策略更有效。但耦合強(qiáng)弱不同時,基于納什的分布式預(yù)測控制最優(yōu)解并不一定收斂于帕累托最優(yōu)解,所以,本文在合作博弈論的基礎(chǔ)上提出了分布式預(yù)測控制策略的改進(jìn)算法,使得在不同耦合狀況下,改進(jìn)策略最優(yōu)解收斂于集中控制最優(yōu)解。MATLAB仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法在迭代跟蹤過程中表現(xiàn)出良好的控制性能。結(jié)合以上策略研究,提出了供熱子系統(tǒng)分布式控制,全系統(tǒng)分散控制的供熱運(yùn)行調(diào)節(jié)方案,在降低集中控制在線實施計算量的同時,易于滿足熱用戶自主調(diào)節(jié)的需求。為提高供熱系統(tǒng)的自動化水平,增強(qiáng)優(yōu)化策略的可操作性,最大限度的節(jié)能降耗,本文最后開發(fā)了供熱監(jiān)控優(yōu)化系統(tǒng)軟件。系統(tǒng)從界面設(shè)計、系統(tǒng)功能設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計三方面著手,實現(xiàn)了供熱管網(wǎng)的實時監(jiān)控、歷史查詢、系統(tǒng)優(yōu)化等功能,為供熱運(yùn)行系統(tǒng)的綜合化操作和智能化管理奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Energy saving and environmental protection of central heating is one of the basic facilities of urban construction and development. At present, the main form of heating, the quality of central heating system directly affects the quality of life of the people. The heating system is a complex multivariable large system, which undoubtedly increases the difficulty of operation control. With the enhancement of people's awareness of environmental protection and the improvement of heating demand, the research on optimization strategy of heating operation is put on the agenda to better solve the problem of thermal imbalance and improve the quality of heating. At the same time, in order to improve the efficiency and social economic benefit of enterprises, it is imperative to adopt modern technical means to realize the comprehensive monitoring, management and optimization of heating operation. According to the law of conservation of energy and the mechanism of heating equipment, the physical model of each component of heating operation is deduced in this paper, and the parameters of the model are identified by the method of least square method combined with the actual response curve, and finally the regulation of heating quality is established. The dynamic modeling of heating system is realized by the model of quantity regulation process. Operation optimization as a hot issue of central heating has been concerned in the field of control, reasonable and feasible optimization strategy can maximize the advantages of central heating energy saving and consumption reduction. In this paper, the optimization of heating operation process in MATLAB environment is explored. The simulation results show that the distributed predictive control strategy is more effective than other control strategies. However, with different coupling, the optimal solution of distributed predictive control based on Nash does not necessarily converge to Pareto optimal solution. Therefore, an improved algorithm of distributed predictive control strategy based on cooperative game theory is proposed in this paper. The optimal solution of the improved strategy converges to the optimal solution of centralized control under different coupling conditions. The MATLAB simulation results show that the improved algorithm performs well in the iterative tracking process. Based on the above strategy research, a scheme of distributed control and decentralized control for heating subsystem is proposed, which can reduce the calculation amount of centralized control on line and meet the demand of heat users' self-regulation easily at the same time. In order to improve the automation level of the heating system, enhance the maneuverability of the optimization strategy, and maximize the energy saving and consumption reduction, the software of the heating monitoring and optimization system is developed in this paper. The system starts from the interface design, the system function design and the database design, realizes the heating network real-time monitoring, the history inquiry, the system optimization and so on function. It lays a foundation for the integrated operation and intelligent management of the heating operation system.
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU995.3

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本文編號：2314648