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具有调峰炉的热力站节能控制策略研究

邓盛川  
【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。


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