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微型燃?xì)廨啓C(jī)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)辨識(shí)與多變量預(yù)測(cè)控制的研究

發(fā)布時(shí)間:2025-01-14 16:41
  作為分布式能源最佳工作方式之一的微型燃?xì)廨啓C(jī)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)(MGT-CCHP系統(tǒng)),可以同時(shí)產(chǎn)生冷熱電負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)能源的梯級(jí)利用,具有顯著的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益。然而,MGT-CCHP系統(tǒng)具有多變量、強(qiáng)耦合、非線性、參數(shù)時(shí)變等諸多復(fù)雜的特性,常規(guī)控制方法難以滿足控制要求。把具有大范圍尋優(yōu)性能優(yōu)良的蝙蝠算法和粒子群算法,通過(guò)協(xié)同進(jìn)化思想與禁忌搜索策略結(jié)合起來(lái),將改進(jìn)的混合蝙蝠算法應(yīng)用到MGT-CCHP系統(tǒng)辨識(shí)中。采用集中式控制策略,創(chuàng)新性的將多變量DMC預(yù)測(cè)控制應(yīng)用于MGT-CCHP系統(tǒng)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本文為解決MGT-CCHP系統(tǒng)單元機(jī)組的辨識(shí)建模和多變量控制研究提供了一個(gè)嶄新的思路。在分析基本蝙蝠算法行為原理和尋優(yōu)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,以協(xié)同進(jìn)化為改進(jìn)蝙蝠算法的基本框架,規(guī)定禁忌搜索的參數(shù)、特赦準(zhǔn)則和終止準(zhǔn)則,各個(gè)信息要素之間的交流方式被重新建立,蝙蝠群體與粒子群體相互借鑒對(duì)方的優(yōu)良粒子要素,達(dá)到全局尋優(yōu)的最佳效果。通過(guò)對(duì)多個(gè)測(cè)試函數(shù)尋優(yōu)、簡(jiǎn)單和復(fù)雜熱工過(guò)程系統(tǒng)辨識(shí)仿真實(shí)驗(yàn),得出改進(jìn)蝙蝠算法比基本蝙蝠算法等其他智能算法有更優(yōu)秀的尋優(yōu)特性和辨識(shí)能力。對(duì)MGT-CCHP系統(tǒng)的控制目標(biāo)和特點(diǎn)進(jìn)行分析,明確控...

【文章頁(yè)數(shù)】:101 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1熱電聯(lián)產(chǎn)與熱電分產(chǎn)的比較

圖1.1熱電聯(lián)產(chǎn)與熱電分產(chǎn)的比較

1.1.1研究意義人類(lèi)發(fā)展經(jīng)濟(jì)及利用自然界豐富的資源,必須認(rèn)識(shí)到資源是有限的事實(shí)并考慮到生態(tài)系統(tǒng)的支持能力。于是,提高能源綜合利用率,減少資源的消耗;保護(hù)好環(huán)境,凈化人類(lèi)現(xiàn)階段生存的有限空間,對(duì)后代的生存發(fā)展不構(gòu)成威脅,這一“可持續(xù)發(fā)展課題”已經(jīng)成為人類(lèi)當(dāng)前和未來(lái)共同研究的迫切....


圖1.2冷熱電系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

圖1.2冷熱電系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

東南大學(xué)碩士學(xué)位論文NOx等)排放量,減輕大氣污染,保護(hù)生態(tài)環(huán)境。(3)結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)并不斷研發(fā)新技術(shù),冷熱電聯(lián)產(chǎn)具有多種功能,以商業(yè)和居民生活不同領(lǐng)域的需求。(4)在熱電聯(lián)產(chǎn)的基礎(chǔ)上配置吸收式制冷裝置形成冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng),季的熱負(fù)荷,穩(wěn)定全年用熱量,有利于機(jī)組高效運(yùn)行。另外,可減....


圖2.2Sphere函數(shù)三維圖

圖2.2Sphere函數(shù)三維圖

2.3.2初始參數(shù)分析適應(yīng)度是度量群體中各個(gè)體在優(yōu)化計(jì)算中,有可能達(dá)到或接近于找到最優(yōu)解的優(yōu)程度,用來(lái)評(píng)價(jià)算法尋優(yōu)結(jié)果的好壞。衡量個(gè)體適應(yīng)度的函數(shù)是適應(yīng)度函數(shù),它由特函數(shù)得出的。本文適應(yīng)度函數(shù)選擇是均方根誤差,即標(biāo)準(zhǔn)差,其計(jì)算公式如式(2-所示。因?yàn)橐韵逻x取的測(cè)試函數(shù)都是在(0....


圖2.3RotatedHyper-Ellipsoid函數(shù)三維圖

圖2.3RotatedHyper-Ellipsoid函數(shù)三維圖

2.3.2初始參數(shù)分析適應(yīng)度是度量群體中各個(gè)體在優(yōu)化計(jì)算中,有可能達(dá)到或接近于找到最優(yōu)解的優(yōu)程度,用來(lái)評(píng)價(jià)算法尋優(yōu)結(jié)果的好壞。衡量個(gè)體適應(yīng)度的函數(shù)是適應(yīng)度函數(shù),它由特函數(shù)得出的。本文適應(yīng)度函數(shù)選擇是均方根誤差,即標(biāo)準(zhǔn)差,其計(jì)算公式如式(2-所示。因?yàn)橐韵逻x取的測(cè)試函數(shù)都是在(0....



本文編號(hào):4026895

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