多边界条件下热泵利用循环水余热的CPCS-RBF预测控制

摘要：

循环水余热回收系统中，热泵热网水出口温度在跟踪供热负荷需求时，在受驱动蒸汽量的调节的同时，往往易受热网回水、循环水等工况变化的影响，传统 PID 控制方式超调量大、负荷跟踪能力差。提出一种混沌变异克隆选择?径向基函数(CPCS-RBF)直接多步预测控制策略，以热泵热网水出口温度预测值与设定值差值为目标函数，利用CPCS优化算法求取目标函数最小时的驱动蒸汽最佳值。预测模型由2个RBF神经网络结合热泵现场运行数据构建，以提高热泵系统适应工况变化的能力；实验结果表明，该控制策略能综合学习热网回水温度、循环水温度等参数的变化，使驱动蒸汽调门超前动作，及时跟踪供热负荷需求变化的同时，适应发电负荷变化下排气余热量的波动，具有更好的节能效果和变工况适应能力。

关键词：循环水余热、直接多步预测控制、混沌变异克隆选择、驱动蒸汽、径向基函数(RBF)神经网络

分类号：TK32(热工量测和热工自动控制)

资助基金：中国大唐集团科学技术研究院重点科研项目KYZ2013009。@@@@China Datang Corporation Science and Technology Research Institute Key Research Program KYZ2013009

在线出版日期：2015-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：645-651