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具有调峰炉的热力站节能控制策略研究

作　者: 邓盛川
导　师: 齐维贵
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 电力电子及电力传动
关键词: 供热节能负荷预报优化调度预测控制调峰炉最小最大概率机
分类号: TU995
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

能源问题是21世纪面临的重要挑战。我国作为一个能耗大国，降低能耗，实现低碳经济，是我国目前的一项基本国策。我国三北地区的采暖能耗，约占全社会能耗的27.2%。供热不仅能耗大，而且效率低，每单位面积供热能耗高出发达国家的2～3倍，供热节能潜力很大。因此，研究供热节能及其控制策略的意义重大。调峰炉热力站作为供热系统调节的一种手段，在集中供热网末端加入调峰炉热力站，可以有效地解决供热高峰期负荷不足的问题，对于供热系统的稳定和良好运行起到了重要的作用。本文将研究调峰炉热力站的节能控制策略，需要从三个方面实现：一是通过供热负荷预报，准确地给出供热系统的负荷需求，防止过度供热情况的发生；二是通过优化调度，给出热力站供热系统中热负荷的最佳分配；三是通过先进的预测控制手段，保证供热系统的稳定运行，最终实现节能。供热负荷预报是进行优化调度的前提。由于供热负荷数据存在着趋势性和周期性，本文首先采用乘积季节自回归滑动平均（Autoregressive IntegratedMoving Average，ARIMA）的方法进行供热负荷预报。但该方法不适于负荷存在较大突变的情况，因此采用Kalman在线递归预测乘积季节ARIMA模型参数，该方法提高了负荷突变阶段的预报精度。为了更好处理供热负荷数据中的非线性问题，引入最小最大概率机（Minimax Probability Machine，MPM），将相空间重构与最小最大概率回归相结合进行供热负荷预报。该方法同神经网络预报法、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）预报法进行了比较，通过仿真分析各种预报方法的性能。调峰炉热力站的优化调度是实现节能的关键。文中将供热负荷预报结果与国家供热标准相结合，给出准确的调峰炉热力站供热负荷需求，并以此负荷进行调度。调峰炉热力站的优化调度从能耗和经济性两个方面考虑，通过在供热高峰期和非高峰期对能耗和经济性不同侧重，实现优化调度的综合最佳。在寻优算法上先采用非线性规划等算法求解优化调度结果，但这些方法受到初值的选取的影响，用免疫粒子群（Immune Partile Swarm Optimization，IPSO）寻优的计算方法则避免这些方法上的缺陷。通过实例计算结果表明，免疫粒子群算法的优化调度计算更为方便和快速。预测控制是实现调峰炉热力站优化调度结果的手段。优化调度给出节能监控信号，通过预测控制达到控制目标。在建模部分采用飞升曲线和最小二乘相结合的方法，建立调峰炉热力站供热过程中的质调通道模型，锅炉温度变化扰动模型和水量变化扰动模型。为了降低锅炉温度变化扰动和水量变化扰动带来的影响，文中采用加前馈补偿的三冲量预测控制方法。其中对质调通道进行神经网络预测控制，利用改进的差分进化法进行控制律的求解，对锅炉温度变化扰动和水量变化扰动进行前馈补偿。用仿真方法证明三冲量预测控制法的有效性。最后，根据工程要求，开发调峰炉热力站监控装置。对该装置从硬件和软件两方面进行规划，给出基于PLC和GPRS无线通信的底层监控装置，并在监控中心开发优化调度软件。为了更好地满足优化调度和底层控制的需要，在MATLAB程序中实现智能算法的计算，并通过OPC技术实现与调度软件的数据交换。该监控装置样机在大庆让胡30号热力站稳定运行一年多，经过黑龙江省节能检测部门的技术检验，该装置的所有指标均达到设计要求，实现了节能。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-14
第1章绪论  14-27
  1.1 课题来源及研究的目的和意义  14-16
    1.1.1 课题来源  14
    1.1.2 研究的目的和意义  14-16
  1.2 国内外研究现状及分析  16-25
    1.2.1 供热负荷预报的研究现状及分析  16-19
    1.2.2 供热优化调度的研究现状及分析  19-21
    1.2.3 预测控制技术的研究现状及分析  21-25
  1.3 本文的主要研究内容  25-27
第2章调峰炉热力站供热负荷预报研究  27-51
  2.1 引言  27
  2.2 供热负荷数据采集与预处理  27-29
    2.2.1 调峰炉热力站供热负荷数据采集  27
    2.2.2 调峰炉热力站供热负荷数据预处理  27-29
  2.3 基于 KALMAN 在线递归的乘积季节 ARIMA 负荷预报方法  29-38
    2.3.1 时间序列线性预报理论  29-31
    2.3.2 乘积季节 ARIMA 模型的建立  31-35
    2.3.3 Kalman 在线递归预报  35-38
  2.4 基于相空间重构的最小最大概率回归负荷预报方法  38-45
    2.4.1 热力站供热负荷时间序列的相空间重构  38-40
    2.4.2 最小最大概率回归  40-44
    2.4.3 最小最大概率回归预测模型的建立  44-45
  2.5 支持向量机负荷预报方法  45-46
  2.6 负荷预报的仿真实验及结果分析  46-50
    2.6.1 乘积季节 ARIMA 模型预报仿真  46-48
    2.6.2 基于相空间重构的 MPMR 和 SVM 负荷预报仿真  48-49
    2.6.3 预报方法性能比较  49-50
  2.7 本章小结  50-51
第3章调峰炉热力站的优化调度研究  51-83
  3.1 引言  51
  3.2 供热节能负荷的确定  51-54
  3.3 调峰炉热力站优化调度模型  54-66
    3.3.1 调峰炉热力站优化调度模型  54-55
    3.3.2 调度模型分析  55-57
    3.3.3 权系数取值  57-60
    3.3.4 约束条件分析  60-66
  3.4 调峰炉热力站优化调度算法  66-74
    3.4.1 非线性规划内点法  66-68
    3.4.2 禁忌搜索算法  68-70
    3.4.3 粒子群寻优算法  70-72
    3.4.4 免疫粒子群寻优算法  72-74
  3.5 调峰炉热力站优化调度计算  74-82
    3.5.1 调峰炉热力站实例  74-75
    3.5.2 基于非线性规划的优化调度计算  75-76
    3.5.3 基于禁忌搜索的优化调度计算  76-78
    3.5.4 基于免疫粒子群的优化调度计算  78-81
    3.5.5 优化调度计算结果分析  81
    3.5.6 优化调度给出的节能监控信号和节能效果  81-82
  3.6 本章小结  82-83
第4章调峰炉热力站的控制方法研究  83-100
  4.1 引言  83
  4.2 调峰炉热力站供热过程建模  83-89
    4.2.1 现场测试实验  83-85
    4.2.2 调峰炉热力站建模  85-88
    4.2.3 供热过程完整动态描述  88-89
  4.3 质调通道的神经网络非线性预测控制  89-94
    4.3.1 神经网络预测模型的建立  89-90
    4.3.2 基于 BP 神经网络的预测控制  90-91
    4.3.3 改进差分进化法求解控制律  91-93
    4.3.4 仿真结果与分析  93-94
  4.4 供热过程三冲量控制  94-99
    4.4.1 锅炉温度扰动预测前馈补偿  95-96
    4.4.2 水量扰动前馈补偿  96-97
    4.4.3 三冲量预测控制  97-99
  4.5 本章小结  99-100
第5章调峰炉热力站的供热监控装置设计  100-117
  5.1 引言  100
  5.2 供热监控装置硬件设计  100-106
    5.2.1 供热监控系统硬件结构  100-101
    5.2.2 基于 PLC 的热力站监控装置的设计  101-103
    5.2.3 热力站监控装置的 I/O 界面设计  103-104
    5.2.4 供热系统的 GPRS 无线通信网络设计  104-106
  5.3 供热监控装置软件设计  106-109
    5.3.1 监控中心软件设计  106-108
    5.3.2 实时数据库设计  108-109
  5.4 基于 OPC 技术的 MATLAB 实时控制系统设计  109-110
    5.4.1 力控组态软件与 MATLAB 的通信  109-110
    5.4.2 MATLAB 程序的选择与应用  110
  5.5 供热监控装置运行过程  110-113
    5.5.1 供热负荷预报过程  110-111
    5.5.2 调峰炉热力站优化调度过程  111-112
    5.5.3 热力站预测控制过程  112-113
  5.6 调峰炉热力站节能测试  113-115
    5.6.1 供热节能效果  113-115
    5.6.2 节能监控装置的技术检验  115
  5.7 本章小结  115-117
结论  117-119
参考文献  119-128
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果  128-131
致谢  131-132
个人简历  132

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