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基于物联网的智能供热系统控制技术研究

发布时间:2017-10-28 10:26

  本文关键词:基于物联网的智能供热系统控制技术研究


  更多相关文章: 物联网 集中供热 温补PID 热负荷预算 远程监控


【摘要】:为了贯彻城市集中供热热网质量并调的方针,响应环保与节能减排的号召,基于物联网与应用计算机控制技术,结合集散控制的思想,构建“物联网+热网控制”智能监控系统,设计了远程智能监控平台:包括DCS电控系统的开发,可编程控制的编程、触摸屏的设计和上位机的组态,基于智能监控平台开发出了一套符合我国基本国情的热网监控调节策略。使得远程监控中心可以与现场分散控制中心实现联合调控,可以依据换热站的现场采集运行参数实现热网智能调节;通过构建温度补偿函数,充分考虑热网运行滞后性、非线性的特点,糅合经典PID控制,开发了温补PID控制高级调节模式,实现了热网系统安全、稳定、节能地运行,且温补程序具有良好移植性。通过对基于管网动态模型的城市集中供热系统的深入的研究,提出了温补模型和模糊控制结合的具体方法,充分验证了所提出的动态模型与算法的有效性与准确性,消减了超调量,提升热网控制系统的稳定性;结合共轭梯度算法,确立能耗费用方程,设定为目标函数,将约束问题变为无约束问题,通过三次插值线性搜索,求解出一次网流量与温度控制的最优解,将数学模型嵌入控制系统,实现一次网流量与回水温度参数的优化。结果表明,热网智能监控系统可以在智能模式下实现对热网的参数优化和集散监控,并对促进城市集中供热系统运行管理水平的提高具有一定指导意义。
【关键词】:物联网 集中供热 温补PID 热负荷预算 远程监控
【学位授予单位】:天津工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TU995;TP391.44;TN929.5
【目录】:
  • 学位论文的主要创新点3-4
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 绪论8-12
  • 1.1 课题研究的背景及意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-10
  • 1.2.1 国内研究现状9
  • 1.2.2 国外研究现状9-10
  • 1.3 课题研究的主要内容10
  • 1.4 本章小结10-12
  • 第二章 集中供热系统及换热站控制系统工艺流程分析12-18
  • 2.1 集中供热系统运行原理12-13
  • 2.2 换热站运行工艺流程13-15
  • 2.2.1 换热站运行相关工艺设备13-14
  • 2.2.2 换热站供热系统特性及监控难点14-15
  • 2.3 换热站供热系统监控要求15-16
  • 2.4 本章小结16-18
  • 第三章 物联网技术在远程监控系统中的应用18-22
  • 3.1 物联网的概念18
  • 3.2 物联网体系的构架18-19
  • 3.3 物联网技术在热网远程监控系统中应用19-21
  • 3.4 本章小结21-22
  • 第四章 热网系统总体智能监控方案设计22-38
  • 4.1 换热站现场控制方案及电控柜设计22-27
  • 4.1.1 监控方案设计22
  • 4.1.2 DCS电控柜设计22-24
  • 4.1.3 DCS电控柜关键硬件介绍24-26
  • 4.1.4 电控柜控制流程及信号流动26-27
  • 4.2 通讯协议及程序设计27-30
  • 4.3 换热站现场电控柜触摸屏设计30-32
  • 4.4 热网远程监控方案设计32-36
  • 4.4.1 GPRS组网设计32-33
  • 4.4.2 远程监控中心基于组态王(Kingview)的组网设计33-34
  • 4.4.3 远程组态监控方案设计34-36
  • 4.5 本章小结36-38
  • 第五章 智能供热系统控制策略38-62
  • 5.1 基于热网负荷估测的温补PID控制38-43
  • 5.1.1 热网负荷估测38-39
  • 5.1.2 温补数学模型的建立39-40
  • 5.1.3 基于温补数学模型的热负荷预测40-41
  • 5.1.4 气候补偿在锅炉燃烧控制中的节能应用41
  • 5.1.5 定温度PID控制41-43
  • 5.1.6 温度补偿PID控制43
  • 5.2 一次网运行参数优化及算法研究43-50
  • 5.2.1 一次网运行调节数学模型44-45
  • 5.2.2 热网能耗费用方程45-46
  • 5.2.3 非线性共轭梯度算法46-47
  • 5.2.4 一次网运行参数最优解47-50
  • 5.3 基于热网负荷估测的温补Fuzzy-PID控制50-61
  • 5.3.1 基于模糊控制器的热网温补调节机制50-52
  • 5.3.2 模糊控制器设计52-61
  • 5.4 本章小结61-62
  • 第六章 结论与展望62-64
  • 6.1 结论62-63
  • 6.2 未来展望63-64
  • 参考文献64-68
  • 发表论文和参加科研情况68-70
  • 致谢70

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本文编号:1107869

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