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基于神经网络理论的集中供热流量控制的研究

凡东生  
【摘要】:集中供热室内温度控制是我们面临的棘手问题;如何实现科学供热是我们需要解决的问题;不断提高用户的节约意识,把热作为一种“商品”,按用热量收费是我们工作的落脚点。 集中供热是一个非线性、大滞后及动态性系统,采用传统的控制方法很难达到科学供热的效果。本文在查阅了国内外大量的集中供热温度控制参考文献的基础上,介绍了换热站的工作原理及构成,分析了热网与热用户的连接方式和供热调节方法,应用变频调速的控制原理来调节流量,采用变频调速来改变二次网流量,使回水温度保持在设计值。由于神经网络不依赖于数学模型,具有高度非线性且超大规模连续时间动力学特性,能够逼近任何数学模型。论文作者介绍了人工神经网络的基本理论,包括人工智能的发展,神经元的基本构成和激活函数,人工神经网络的训练方式和神经网络控制系统的基本原理;应用Matlab及神经网络工具箱,完成了对集中供热流量控制器的建模,确定了Elman神经网络模型的拓扑结构,应用Elman神经网络对集中供热回水温度进行了预测控制。 用实验得到的数据对网络结构进行训练,预测结果与实际数据对比后表明:Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、负荷预测可靠,最大相对误差小于1.4%,预测负荷的绝对误差最大值不超过0.74。C,可以满足集中供热系统进行快速、精确调节的需要。验证了Elman神经网络控制器适应于集中供热负荷预测模型。


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