李 軍 成創(chuàng)立青海寧北發(fā)電有限責(zé)任公司唐湖分公司

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西海鎮(zhèn)集中供熱熱源智能控制系統(tǒng)

李 軍 成創(chuàng)立
青海寧北發(fā)電有限責(zé)任公司唐湖分公司

本文針對(duì)西海鎮(zhèn)集中供熱熱源控制方法，提出將模糊控制算法應(yīng)用到熱源的控制中，采用基于T-S模糊模型的控制策略對(duì)熱源水溫進(jìn)行控制。為獲得較準(zhǔn)確的控制器參數(shù)，利用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)T-S模型控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的解決方案，在集中供熱智能控制領(lǐng)域相比傳統(tǒng)PID控制算法，該方法獲得的控制效果更好。

如付諸現(xiàn)實(shí)將能有效的克服集中供熱熱源控制系統(tǒng)的非線性和不確定性，從而提高控制效果，達(dá)到優(yōu)質(zhì)供熱的目的。

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將模糊控制算法應(yīng)用到熱源的控制中，采用基于T-S模糊模型的控制策略對(duì)熱源水溫進(jìn)行控制。為獲得較準(zhǔn)確的控制器參數(shù)，利用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)T-S模型控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。這種方法充分發(fā)揮模糊控制的優(yōu)勢(shì)，有效的克服系統(tǒng)的非線性和不確定性，從而提高控制效果，達(dá)到優(yōu)質(zhì)供熱的目的。

集中供熱系統(tǒng)概述

集中供熱系統(tǒng)通常由熱源，輸熱管網(wǎng)和熱用戶三個(gè)部分組成，其主要作用是根據(jù)熱用戶的需要，合理的將熱源產(chǎn)生的熱能傳輸給熱用戶。其中，熱源通常是指通過燃料燃燒方式加熱供熱系統(tǒng)熱媒（水蒸汽或熱水）的供熱設(shè)備，常見的有區(qū)域鍋爐房和熱電廠；輸熱管網(wǎng)主要由換熱站（或稱熱力站）和管路系統(tǒng)組成，其規(guī)模（用換熱站數(shù)量衡量）通常較大（在一個(gè)城市供熱管網(wǎng)中，通常分布著幾十個(gè)甚至上百個(gè)大大小小的換熱站），作用就是將熱源產(chǎn)生的熱媒輸送給各個(gè)熱用戶；熱用戶是指采暖系統(tǒng)、生活用的熱水供應(yīng)系統(tǒng)和生產(chǎn)用的熱系統(tǒng)及其用熱設(shè)備。大型集中輸熱管網(wǎng)一般為間接式的供熱管網(wǎng)，按其作用將管網(wǎng)可分為一次管網(wǎng)系統(tǒng)和二次管網(wǎng)系統(tǒng)兩部分，其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

從圖可以看出，由熱源出來的高溫?zé)崴皇侵苯觽鬏斀o熱用戶的，而是首先先經(jīng)過首站換熱器的變換，變換為二次網(wǎng)的供熱熱水，然后再由二次網(wǎng)中的換熱站（即圖中的熱力站）變換，變換為用戶需要的供熱熱水。因此，換熱站在整個(gè)供熱系統(tǒng)中處于非常重地位，起變換熱的作用。在整個(gè)供熱網(wǎng)中，換熱站按功能可分為換熱首站和二級(jí)換熱站。其中首站換熱器采用的是汽-水換熱器，即用一次網(wǎng)的高溫蒸汽將二次網(wǎng)的水加熱，而二次網(wǎng)換熱站換熱器采用的是水-水換熱器，即用二次網(wǎng)的高溫?zé)崴儞Q為適合熱用戶用的熱水。一般來說，首站換熱器與二次網(wǎng)換熱站換熱器從運(yùn)行原理看，這兩者作用是相同的?；谶@個(gè)原因，本文以二次網(wǎng)換熱站為研究對(duì)象，研究二次網(wǎng)回水溫度的控制問題。所用的控制方法同樣適用供熱管網(wǎng)的首站換熱器。

集中供熱系統(tǒng)是一個(gè)具有強(qiáng)非線性、強(qiáng)耦合、大時(shí)滯、易受干擾及工況變化大等特點(diǎn)的復(fù)雜系統(tǒng)，基于常規(guī)和人工的控制策略是難以對(duì)其實(shí)現(xiàn)有效控制的，如果控制效果不好，容易造成能源浪費(fèi)大，供暖效率低及供暖品質(zhì)差的結(jié)果。因此，對(duì)集中供熱系統(tǒng)進(jìn)行有效的控制具有重要意義。

圖1 間連式供熱管網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖

集中供熱系統(tǒng)熱網(wǎng)的控制策略

西海鎮(zhèn)熱網(wǎng)結(jié)構(gòu)為兩級(jí)間連式供熱網(wǎng)結(jié)構(gòu)，其中換熱站中的換熱器采用的是水—水換熱器，青海寧北發(fā)電有限責(zé)任公司唐湖分公司熱網(wǎng)首站是該供熱網(wǎng)的供熱熱源，提供高溫?zé)崴?。各換熱站根據(jù)二次網(wǎng)的供水溫度對(duì)一次網(wǎng)的高溫?zé)崴髁窟M(jìn)行獨(dú)立調(diào)節(jié)的控制方式。當(dāng)系統(tǒng)波動(dòng)較大，換熱站間有水力、熱力工況的相互影響，供熱管網(wǎng)內(nèi)管道水力存在強(qiáng)耦合時(shí)，要想達(dá)到供熱指標(biāo)是困難的，有時(shí)甚至?xí)鹫鹗?。?duì)全網(wǎng)的整體供熱效果進(jìn)行綜合考慮就是理想的控制策略，即既要按需供熱又要保證供熱均勻。實(shí)現(xiàn)按需供熱的關(guān)鍵因素在于熱源的出水溫度，通過優(yōu)化熱源出水溫度控制方法，可以有效改善一次網(wǎng)高溫?zé)崴妮敵鰷囟龋瑥亩ＷC按需供熱。實(shí)現(xiàn)均勻供熱的關(guān)鍵在于如何避免因熱源熱量不足引起的各換熱站對(duì)流量的“爭(zhēng)食”現(xiàn)象，解決方案是通過對(duì)各個(gè)換熱站的閥門開度設(shè)置上限和下限，這樣可以有效協(xié)調(diào)了各個(gè)換熱站的一次網(wǎng)高溫水流量，從而保證均勻供熱?？紤]到一次網(wǎng)和二次網(wǎng)在工況正常的情況下，彼此影響很小，為此，在本文的研究中對(duì)兩級(jí)網(wǎng)之間的耦合問題進(jìn)行了忽略。

目前對(duì)熱源水溫的控制方法有基于熱力工況的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)方法和基于熱力工況的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法。穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)方法的優(yōu)點(diǎn)是較容易獲得一次網(wǎng)的供回水溫度設(shè)定值曲線，但缺點(diǎn)就是誤差較大。而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)方法的優(yōu)點(diǎn)是全面考慮了建筑物熱熔和外部因素問題，達(dá)到了較好的調(diào)節(jié)效果，但缺點(diǎn)就是計(jì)算較復(fù)雜。針對(duì)目前控制方法存在的缺點(diǎn)，本文從均勻供熱角度出發(fā)，著重研究集中供熱熱源的溫度控制問題，研究思路為：熱源的出口溫度控制采用溫度調(diào)節(jié)方法實(shí)現(xiàn)，該方法簡(jiǎn)便易行，為供熱系統(tǒng)的初調(diào)節(jié)。

基于T-S模型的熱源模糊控制器設(shè)計(jì)

T－S模糊控制器組成

T-S模糊控制器被證明是帶有可變比例增益和可變積分增益的非線性PI控制器，故該控制器既具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性，又能解決Mamdani型模糊控制方法的缺乏積分環(huán)節(jié)問題。因此，基于T-S模型的熱源模糊控制方法是解決熱源控制問題的有效方法。

圖2 研究框架

相比Mamdani模糊控制器，T-S模糊控制器需要設(shè)計(jì)更多的參數(shù)，這些參數(shù)包括前件的隸屬度函數(shù)參數(shù)和后件的表達(dá)式系數(shù)。為獲得T-S模糊控制器的一組最優(yōu)或次優(yōu)參數(shù)，本文利用一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法對(duì)T-S模糊控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文提出的控制方法有效，控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制方法。

其中：b1i、a1i分別為系統(tǒng)偏差e（ t ）模糊集高斯函數(shù)的中心和寬度參數(shù)。

其中：b2i、a2i分別為系統(tǒng)偏差變化r （t）模糊集高斯函數(shù)的中心和寬度參數(shù)。

T-S模糊控制器采用后件表達(dá)式為線性多項(xiàng)式的模糊規(guī)則，形式如下：

每一條規(guī)則的激勵(lì)強(qiáng)度采用乘積推理計(jì)算，激勵(lì)強(qiáng)度計(jì)算如式（4）所示：

廣義反模糊器用于計(jì)算T-S模糊控制器的輸出：

采用不同的α（0≤α＜∞），可得到不同的反模糊器。當(dāng)α=1可得到重心反模糊器。T-S模糊控制器在t 時(shí)刻的輸出為：

式（5）的T-S模糊控制器等價(jià)于具有可變比例增益和可變積分增益的非線性PI控制器，故在處理非線性對(duì)象時(shí)比線性控制器有效。但由于該模型待設(shè)計(jì)的參數(shù)過多，難以解釋的設(shè)計(jì)，為此本文利用一種混沌粒子群算法對(duì)T-S模糊控制器參數(shù)近行優(yōu)化，該方法除能夠搜索到全局最優(yōu)值外，還具有較快的收斂速度。

混沌粒子群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)

混沌優(yōu)化算法具有對(duì)初值不敏感、容易跳出局部極小、快速搜索、全局收斂及較高的計(jì)算精度等特點(diǎn)，基于此，在提出混沌粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)上，結(jié)合約束因子模型和慣性權(quán)值模型獲得了一種改進(jìn)的混沌粒子群優(yōu)化算法。該混沌粒子群優(yōu)化算法的特點(diǎn)在于2點(diǎn)，第一點(diǎn)就是粒子的初始化位置是利用混沌運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性、遍歷性產(chǎn)生的，第二點(diǎn)就是該算法設(shè)計(jì)了一種粒子逸出局部極小的機(jī)制，這樣，當(dāng)粒子群陷入局部極小時(shí)，可以通過該機(jī)制使粒子逃出局部極小，從而實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的搜索。該算法的大概過程為：首先隨機(jī)產(chǎn)生初G個(gè)始粒子，經(jīng)過對(duì)每個(gè)粒子適應(yīng)度計(jì)算后，挑選出了M個(gè)初始粒子，然后在優(yōu)化過程中，如果陷入了局部極小，則利用逃逸機(jī)制使粒子逃逸，然后再進(jìn)行搜索。其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

Step1隨機(jī)產(chǎn)生D個(gè)［0，1］上的隨機(jī)數(shù)P1，D，D為維數(shù)。

Step2利用Logistic混沌映射初始化粒子位置：

其中，i=2，3，…，G 。初始化完成后，通過對(duì)粒子適應(yīng)度的計(jì)算，從G個(gè)粒子中挑選M 個(gè)適應(yīng)度較好的粒子。

Step3將M粒子從混沌區(qū)間［0，1］映射到變量的取值區(qū)間［an，bn］：

Step4計(jì)算粒子群每個(gè)粒子的平均適應(yīng)度和適應(yīng)度。

Step5粒子群的目前位置用pbest表示，適應(yīng)度最優(yōu)的粒子位置用gbest。

Step6判斷是否滿足收斂準(zhǔn)則？如果滿足，則執(zhí)行Step8；否則，執(zhí)行下一步。

（1） 計(jì)算群體的適應(yīng)度方差σ2。

其中，第i個(gè)粒子的適應(yīng)度記為fi，目前粒子群粒子的平均適應(yīng)度記為f ，用f 表示歸一化因子。

如果方差不大于設(shè)定值ξ（ξ＞0），則執(zhí)行（2），否則執(zhí)行（3）。

（2）對(duì)粒子位置進(jìn)行歸一化，混沌更新按式（7）進(jìn)行，然后轉(zhuǎn)到（5）。

（3）按式（12）對(duì)粒子位置進(jìn)行更新。

（4）如果新粒子的適應(yīng)度大于pbest，則更新pbest；并在其中選擇最優(yōu)的適應(yīng)度更新gbest。

Step 7返回到Step 6。

Step 8搜索過程結(jié)束，輸出結(jié)果。

仿真實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文所提出的T-S模糊控制方法有效，本節(jié)給出了對(duì)Hammerstein 模型控制的仿真實(shí)例，采用式（12）作為該例子的適應(yīng)度函數(shù)：

Hammerstein 模型描述如下：

圖3 控制器和T-S模糊控制器的仿真結(jié)果

結(jié)語

針對(duì)熱網(wǎng)抽汽調(diào)節(jié)的復(fù)雜性，提出了基于T-S模型的熱源模糊控制方法。為獲得最優(yōu)或次優(yōu)的T-S模糊控制器參數(shù)，提出了基于混沌粒子群算法的T-S模糊控制器參數(shù)設(shè)計(jì)方法。通過非線性系統(tǒng)的控制仿真實(shí)驗(yàn)，表明了基于混沌粒子群優(yōu)化算法的T-S模糊控制器參數(shù)設(shè)計(jì)方法有效，由此獲得的T-S模糊控制器控制效果優(yōu)于PID控制器。

總結(jié)

針對(duì)供熱系統(tǒng)熱源溫度的控制，研究了T-S模糊控制器的設(shè)計(jì)問題。相比Mamdani模糊控制器，T-S模糊控制器需要設(shè)計(jì)更多的參數(shù)，這些參數(shù)包括前件的隸屬度函數(shù)參數(shù)和后件的表達(dá)式系數(shù)。為獲得T-S模糊控制器的一組最優(yōu)或次優(yōu)參數(shù)，本文利用一種混沌粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化TS模糊控制器參數(shù)。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文提出的控制方法有效，控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制方法。

10.3969/j.issn.101- 8972.2016.12.026