算法分析
基于神经网络和遗传
算法在换热站控制中的研究与仿真
股文雪朱栋华孟显娇李思
(沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168)
与成
摘要：针对集中供热系统换热站采用质与量并调时，质调节道道与量调节通道间所存在的强耦合同题本文采用RBF神经网络对系统进行解据消除或减小质通道与量通道间的竭合作用，并用遗传算法优化PID参数，减小供热时的误差，以达到供热过程穗定的效果。仿真结累表明该方法具有良好的控制效累,满足供热系统多输入输出控制回路的控制要求。
关键词:换热站RBF神经网络解揭造传算法
中图分类号：TP273
文献标识码:A
集中供热系统比较复杂，经常会出现供热不稳定的现象，这样就会导致资源浪费。近年来，为了节约能源，提高供热质量以及供联公司的效益，改变换热站的调节方式得到了越来越多的关注。相对质调节方式，质与量并调似乎更能提高效果。质与量并调是指在集中供热系统中同时采用质调节和量调节，从而同时改变系统的温度和流量。本文采用遗传算法与RBF神经网络相结合，对系统所建立的模型进行研究。利用RBF神经网络对质调节、量调节通道进行解耦；遗传算法对PID控制中的参数进行优化整定，从而提高系统的各项性能指标。
1换热站供热调节原理
本文中，我们采用质与量并调的方式对换热站进行控制，合理利用资源，提高资源的利用率。具体步骤如下。
次网供求阅门开度
二次网循环累转速
控制量
质调节通道合通蓬十
相合通道-2 量调节通道
次网供水温度
二次网供水流量
被控量
图1换热站供热过程耦合系统结构图
l
u2
RB精器
x21
G22
被控对象
图2RBF解耦系统结构图遗传算法
E(t)
PID控制器
U( t)
鼓控对象
图3遗传算法控制框图
Y(t
y2
文章编号：1007-9416(2014)03-0110-02
首先，结合室外温度和供暖管道的散热量等参数，设定二次网的供回水温度。其次，以二次网供水温度的实际值与设定值之闻的误差作为调节参数，调节一次网的调节阅来控制一次网的供水流量，以二次网的供水温度作为被控制量，使二次网的供水温度保持在设定值不变。再次，当二次网的供水温度达到设定值时，测量二次网的回水温度，以二次网回水温度的实际值与设定值之间误差作为调节参数，调节二次网循环水泵转速，即以二次网供水流量为被控制量，使二次网的回水温度保持在设定值不变。这样，二次网的供回水温度差就能保持在稳定值，即热用户的供热量达到稳定
在整个过程中，根据供热平衡，当二次网的回水温度发生改变，二次网的供水流量则需改变，供水带走的热量发生改变，热量改变则二次网的供水温度会发生变化，这样一次网的供水流量就要改变，才能达到一二次网供热平衡，因此在换热站质调节通道和量调节通道闻存在着强大的耦合作用。(图1)为供势过程耦合系统结构
根据各通道的特性不同，换热站的质调节、量调节通道可分别用
重通道价高效果
鲜摘前智精
遗传算法整定日标值
25
times
图4质通道控制效果比较
益通道伤直效量
25 蓝完量
解携的解耦后
适考累法整定日标值
8
10
15 tme(s)
20
图5量通道控制效果比较
25
oe