城市集中供热控制系统
发布时间：2021-02-13 04:30
集中供热作为我国城镇供热的主要方式,距今已发展了很多年,但就目前的发展状况来看,还存在很多问题:（1）由于热量的变化具有滞后性,使得供暖效果差强人意,同时造成了能源的浪费;（2）供热行业普遍存在的问题就是实时天气状况对供热需求的影响缺乏科学的调控手段,只能机械地应对天气变化,当遇到外温较高的晴朗天气时,适当减少供热量,而遇到外温较低的雨雪天气适当加大供热量,时效性差;（3）目前我国的供热行业自动化程度和控制精度较低,供热量的调节主要依赖人工经验。如何做到让冬季北方地区的集中供热系统经济环保运行成为了目前我国供热行业的首要目标。短期热负荷预测的研究恰恰可以提高供热系统控制精度,优化供热系统控制方案,实现系统的经济环保运行。由于热用户的室内温度受外界环境温度的影响因素较大,因此在结合天气因素并使用优化后的FOA-GRNN对短期供热负荷进行神经网络建模会使预测更加精准。热网中对流量的控制是集中供热系统的关键环节,直接关系到整个供热系统的热量分配和温度调节。与传统供热系统调节一次网供水温度和二次网回水温度的控制方式不同的是,以流量为控制变量的控制方式可以实现热网按需供热的目标,保证热量的精准调...
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
集中供热系统结构原理图
华北理工大学硕士学位论文12供热效率远不如热电厂，却比分散的小锅炉房效率高出许多，同时还具有占地面积小，投资小的特点，其结构图如图2所示。区域锅炉房有两种热能传递方式，分别以蒸汽（饱和蒸汽或过热蒸汽）和热水为热媒。锅炉将高温热媒通过热力管网直接（或间接）输送给热用户，再由散热器为热用户散热取暖，散热降温后的冷水经回水管传回到锅炉进行再加热（或换热）并再次返回到热网中进行循环供热[16]。图2区域锅炉房供热系统Fig.2Districtboilerroomheatingsystem换热站不仅对一次网和二次网起到连接作用，还在热网管网回路上安装了一个具有检测功能的控制柜。控制柜的主要作用是通过对压力，流量，温度等变量的实时监测来确保热网的正常运行和故障排查。由于城市集中供热系统所需覆盖的供热面积较大，一个换热站往往不能满足整个区域的供热水平，因此需要分片区加设多个二级换热站。这些二级换热站的工作性质，工作原理和参数调节与总换热站的控制标准基本相似，但同时也是一个独立的控制系统，可以独立完成对小区域的供热控制。2.3供热系统供热负荷分析集中供热系统有较强的滞后性，同时抗外界干扰的能力也较差，尤其是受到地域气候差异，实时天气温度变化，当遇到管网循环故障和热用户热量调整等问题时都存在很多控制难点。系统本身的时滞性，使得热源供热量的控制很难根据天气的实时温度变化做出及时的调控，若想要增加或减少供热量，整个集中供热系统的反应速度较慢，热用户对供热量改变的感受不敏感，导致供热系统的调节和适应能力
第2章城市集中供热系统概述17制过程相对复杂，需要根据不同的供热要求设计控制方案，自适应能力差，推广普及也相对费时费力。5）分时段变流量质量并调分时段变流量质量并调是结合实时外界温度和天气状况对供热时段进行划分，参考不同的供热时段对应不同的二次网循环水流量，并采用质调节和量调节相结合的方法，来实现不仅对热用户温度的精确快速控制，还能做到节能环保。该方法将质量并调和间断调节两种方式的优点相互结合，可以有效地解决供热系统时滞性强，不易控制的问题，而且集中供热系统的成本也相应降低。6）质量并调解耦PID控制质量并调解耦PID控制就是一次网热媒的温度和二次网压力泵的功率建立PID解耦控制模型，以求实现对一次网温度和二次网压力的解藕控制，其结构如图3所示。W11和W22分别为质调节和量调节的解耦控制模型，W12是解耦通道1的控制模型，二次网压力泵的功率作为控制量，相应的被控量为二次网的热媒的温度。W21是解耦通道2的控制模型，一次网热媒的温度作为控制量，相应的被控量为二次网热媒的流量。通过将二次网的热媒温度和二次网热媒流量作为系统的返回值与二次网热媒温度的设定值和二次网热媒流量的设定值进行比较，形成一个闭环控制系统，完成对控制量的精确调节[51]。图3PID解耦控制原理图Fig.3PIDdecouplingcontrolschematic
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络单神经元PID控制在低压直流变换中的应用研究[J]. 刘学文,任兴贵,徐定杰. 电力与能源. 2019(03)
[2]改进的粒子群算法在磨煤机PID神经网络控制中的应用[J]. 穆海芳,韩君,李明. 金陵科技学院学报. 2019(02)
[3]植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证[J]. 石惠娴,孟祥真,游煜成,张中华,欧阳三川,任亦可. 农业工程学报. 2019(02)
[4]基于FOA-GRNN模型的转炉炼钢终点预报[J]. 铉明涛,李娇娇,王楠,陈敏. 材料与冶金学报. 2019(01)
[5]HTS算法与GRNN、SVM耦合模型在径流预测中的应用[J]. 崔东文,郭荣. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制[J]. 梁明亮,张桂香,苏东民. 科技通报. 2018(09)
[7]基于遗传算法的交叉耦合控制器优化设计[J]. 唐元恒,梁佐堂,徐成. 机械设计与制造. 2018(S1)
[8]基于GRNN神经网络的短期电力负荷预测[J]. 高铭悦. 绥化学院学报. 2018(08)
[9]城市集中供热发展现状及管网问题优化[J]. 李丹,胡文举,李德英. 供热制冷. 2017(11)
[10]基于DHP算法的集中供热系统热源优化控制[J]. 李琦,唐巍. 控制工程. 2017(10)
博士论文
[1]基于神经网络的热力站供热过程预测控制研究[D]. 陈烈.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]集中供热区域公共建筑节能控制系统研究与开发[D]. 阚盼盼.新疆大学 2018
[2]集中供热系统换热站解耦自适应控制研究[D]. 田舜禹.北京建筑大学 2018
[3]基于参数估计的多变量自适应解耦控制算法的研究[D]. 吴亭.南昌航空大学 2018
[4]基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析[D]. 沈晓峰.河北工程大学 2017
[5]模糊神经网络预测算法改进及应用[D]. 高君.吉林大学 2017
[6]基于BP神经网络优化算法的供热管网泄漏诊断[D]. 刘咏涵.大连海事大学 2017
[7]污水处理运行监控与故障诊断专家系统的设计与开发[D]. 王龙双.湖南工业大学 2014
[8]换热站智能控制系统设计与应用[D]. 葛楠.太原理工大学 2013
[9]基于BP神经网络PID多变量解耦控制的研究与应用[D]. 李爽.沈阳大学 2013
[10]基于模糊预测控制的电锅炉供热控制系统研究[D]. 房明.东北大学 2012
本文编号：3031975
【文章来源】：华北理工大学河北省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
集中供热系统结构原理图
华北理工大学硕士学位论文12供热效率远不如热电厂，却比分散的小锅炉房效率高出许多，同时还具有占地面积小，投资小的特点，其结构图如图2所示。区域锅炉房有两种热能传递方式，分别以蒸汽（饱和蒸汽或过热蒸汽）和热水为热媒。锅炉将高温热媒通过热力管网直接（或间接）输送给热用户，再由散热器为热用户散热取暖，散热降温后的冷水经回水管传回到锅炉进行再加热（或换热）并再次返回到热网中进行循环供热[16]。图2区域锅炉房供热系统Fig.2Districtboilerroomheatingsystem换热站不仅对一次网和二次网起到连接作用，还在热网管网回路上安装了一个具有检测功能的控制柜。控制柜的主要作用是通过对压力，流量，温度等变量的实时监测来确保热网的正常运行和故障排查。由于城市集中供热系统所需覆盖的供热面积较大，一个换热站往往不能满足整个区域的供热水平，因此需要分片区加设多个二级换热站。这些二级换热站的工作性质，工作原理和参数调节与总换热站的控制标准基本相似，但同时也是一个独立的控制系统，可以独立完成对小区域的供热控制。2.3供热系统供热负荷分析集中供热系统有较强的滞后性，同时抗外界干扰的能力也较差，尤其是受到地域气候差异，实时天气温度变化，当遇到管网循环故障和热用户热量调整等问题时都存在很多控制难点。系统本身的时滞性，使得热源供热量的控制很难根据天气的实时温度变化做出及时的调控，若想要增加或减少供热量，整个集中供热系统的反应速度较慢，热用户对供热量改变的感受不敏感，导致供热系统的调节和适应能力
第2章城市集中供热系统概述17制过程相对复杂，需要根据不同的供热要求设计控制方案，自适应能力差，推广普及也相对费时费力。5）分时段变流量质量并调分时段变流量质量并调是结合实时外界温度和天气状况对供热时段进行划分，参考不同的供热时段对应不同的二次网循环水流量，并采用质调节和量调节相结合的方法，来实现不仅对热用户温度的精确快速控制，还能做到节能环保。该方法将质量并调和间断调节两种方式的优点相互结合，可以有效地解决供热系统时滞性强，不易控制的问题，而且集中供热系统的成本也相应降低。6）质量并调解耦PID控制质量并调解耦PID控制就是一次网热媒的温度和二次网压力泵的功率建立PID解耦控制模型，以求实现对一次网温度和二次网压力的解藕控制，其结构如图3所示。W11和W22分别为质调节和量调节的解耦控制模型，W12是解耦通道1的控制模型，二次网压力泵的功率作为控制量，相应的被控量为二次网的热媒的温度。W21是解耦通道2的控制模型，一次网热媒的温度作为控制量，相应的被控量为二次网热媒的流量。通过将二次网的热媒温度和二次网热媒流量作为系统的返回值与二次网热媒温度的设定值和二次网热媒流量的设定值进行比较，形成一个闭环控制系统，完成对控制量的精确调节[51]。图3PID解耦控制原理图Fig.3PIDdecouplingcontrolschematic
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络单神经元PID控制在低压直流变换中的应用研究[J]. 刘学文,任兴贵,徐定杰. 电力与能源. 2019(03)
[2]改进的粒子群算法在磨煤机PID神经网络控制中的应用[J]. 穆海芳,韩君,李明. 金陵科技学院学报. 2019(02)
[3]植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证[J]. 石惠娴,孟祥真,游煜成,张中华,欧阳三川,任亦可. 农业工程学报. 2019(02)
[4]基于FOA-GRNN模型的转炉炼钢终点预报[J]. 铉明涛,李娇娇,王楠,陈敏. 材料与冶金学报. 2019(01)
[5]HTS算法与GRNN、SVM耦合模型在径流预测中的应用[J]. 崔东文,郭荣. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制[J]. 梁明亮,张桂香,苏东民. 科技通报. 2018(09)
[7]基于遗传算法的交叉耦合控制器优化设计[J]. 唐元恒,梁佐堂,徐成. 机械设计与制造. 2018(S1)
[8]基于GRNN神经网络的短期电力负荷预测[J]. 高铭悦. 绥化学院学报. 2018(08)
[9]城市集中供热发展现状及管网问题优化[J]. 李丹,胡文举,李德英. 供热制冷. 2017(11)
[10]基于DHP算法的集中供热系统热源优化控制[J]. 李琦,唐巍. 控制工程. 2017(10)
博士论文
[1]基于神经网络的热力站供热过程预测控制研究[D]. 陈烈.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]集中供热区域公共建筑节能控制系统研究与开发[D]. 阚盼盼.新疆大学 2018
[2]集中供热系统换热站解耦自适应控制研究[D]. 田舜禹.北京建筑大学 2018
[3]基于参数估计的多变量自适应解耦控制算法的研究[D]. 吴亭.南昌航空大学 2018
[4]基于模糊神经网络的供热管网故障损坏程度诊断分析[D]. 沈晓峰.河北工程大学 2017
[5]模糊神经网络预测算法改进及应用[D]. 高君.吉林大学 2017
[6]基于BP神经网络优化算法的供热管网泄漏诊断[D]. 刘咏涵.大连海事大学 2017
[7]污水处理运行监控与故障诊断专家系统的设计与开发[D]. 王龙双.湖南工业大学 2014
[8]换热站智能控制系统设计与应用[D]. 葛楠.太原理工大学 2013
[9]基于BP神经网络PID多变量解耦控制的研究与应用[D]. 李爽.沈阳大学 2013
[10]基于模糊预测控制的电锅炉供热控制系统研究[D]. 房明.东北大学 2012
本文编号：3031975
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