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供熱系統(tǒng)熱負(fù)荷的優(yōu)化研究

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0 引言

  取暖是寒冷地區(qū)生活的必要條件。供熱行業(yè)作為對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著全局性,先導(dǎo)性影響的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),與人們的生活息息相關(guān)。由于當(dāng)前能源和環(huán)保問題越來越多地收到關(guān)注,能源節(jié)約,環(huán)境保護(hù),經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展己成為我國的基本國策。目前,對城市供熱的要求,已不僅僅在于規(guī)模不斷擴(kuò)大,而起對供熱系統(tǒng)的合理性,經(jīng)濟(jì)性,特別是供熱系統(tǒng)的能源有效理由及供熱可靠性提出了更高的要求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以它獨特的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)及很強(qiáng)的非線性函數(shù)逼近能力,成為處理非線性系統(tǒng)的有力工具。本文應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論并將所建模型應(yīng)用于供熱負(fù)荷優(yōu)化中,以期獲得較好的優(yōu)化效果。

  1 供暖系統(tǒng)設(shè)計的熱負(fù)荷簡介

  人們?yōu)榱松a(chǎn)和生活,要求室內(nèi)保證一定的溫度。一個建筑物或房屋可有各種獲得熱量和散失熱量的途徑。當(dāng)建筑物或房間的失熱量大于得熱量時,為了保證室內(nèi)在要求溫度下的熱平衡,需要由供暖通風(fēng)系統(tǒng)補(bǔ)進(jìn)熱量,保證室內(nèi)要求的溫度。供暖系統(tǒng)的熱負(fù)荷是指在某一室外溫度tw下,為了達(dá)到要求的室內(nèi)溫度tn,供暖系統(tǒng)在單位時間內(nèi)向建筑物供給的熱量。它隨著建筑物得失熱量的變化而變化。

  2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造

  供熱負(fù)荷優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立關(guān)鍵在于輸入、輸出變量的選取、隱含層數(shù)的確定、隱含層單元數(shù)、的確定、連接方式的選擇、初始參數(shù)的選擇等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用誤差反向傳播(ErrorBackPropagation,BP)算法的一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)路中最為重要的網(wǎng)絡(luò)之一,也是目前應(yīng)用最廣泛、發(fā)展最成熟的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

  2.1輸入輸出變量的選取

  輸入變量的選擇是取得良好控制效果的首要環(huán)節(jié)。輸入變量可以是成組的原始數(shù)據(jù),也可以是經(jīng)過預(yù)處理的參數(shù)或表示某種信號的采樣樣本。本文選時間,室外溫度,室外最高、最低溫度,二次網(wǎng)供水溫度,二次網(wǎng)供回水溫度、控制日的節(jié)假日類型八個影響因素作為輸入變量。集中供熱系統(tǒng)的控制運(yùn)行方案有多種,對于不同的控制運(yùn)行方案,可以選擇不同的輸出變量,本論文選擇二次網(wǎng)循環(huán)水流量進(jìn)行控制。

  2.2隱含層數(shù)和隱含節(jié)點數(shù)的確定

  實踐證明,采用一層中間層即三層網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)足夠解決供暖系統(tǒng)優(yōu)化控制這類控制問題了,采用二層以上的隱含層幾乎沒有任何益處。而且采用越多的隱含層,訓(xùn)練的時間也將會急劇增加,這是因為:

  (1)隱含層越多,誤差反向傳播的過程計算就會越復(fù)雜,訓(xùn)練時間也就急劇增加。

 ?。?)隱含層增加后,局部最小誤差也會增加。所以本文選擇一層隱含層。

  至于隱含層節(jié)點數(shù)的確定也是研究者們經(jīng)常提及的一個課題,現(xiàn)在普遍認(rèn)為尚無明確的規(guī)則用以確定隱含層中的最佳節(jié)點數(shù)。Kawashima于1994年推薦隱含層采用2n+1個神經(jīng)元(n是輸入層的維數(shù)),本論文輸入層維數(shù)是7:所以選擇隱含層節(jié)點數(shù)是:15個。所以本文的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是7-15-1結(jié)構(gòu)。

  3 供熱負(fù)荷優(yōu)化模型實例

  本論文選擇鞍山市科技大學(xué)的教學(xué)區(qū)供熱系統(tǒng)為實例。

表1 2007年1月20日 部分訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)

 

時刻 室外溫度 供水溫度 回水溫度 控制日最高溫度 控制日最低溫度 控制日期類型 二次網(wǎng)供水流量 0 -15 41 37 -5 -17 0.4 142.3 1 -15 42 38 -5 -17 0.4 141.0 2 -16 42 38 -5 -17 0.4 139.0 3 -17 41 37 -5 -17 0.4 138.5 4 -18 41 37 -5 -17 0.4 138.8 5 -17 42 38 -5 -17 0.4 139.0 6 -16 40 36 -5 -17 0.4 143.0 7 -16 41 37 -5 -17 0.4 148.5 8 -15 43 39 -5 -17 0.4 147.0 9 -14 43 39 -5 -17 0.4 146.0 10 -11 42 38 -5 -17 0.4 144.0 11 -10 41 37 -5 -17 0.4   145.5 12 -8 40 36 -5 -17 0.4 144.5

 

  4 結(jié)論

  由圖2和3可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對供暖系統(tǒng)熱負(fù)荷的優(yōu)化,最大相對誤差在2%以內(nèi)。本系統(tǒng)對辦公建筑的供暖優(yōu)化達(dá)到了很好的效果,用一個統(tǒng)一的模型來優(yōu)化全天的熱負(fù)荷,其精度有了一定的提高,尤其是在早上工作時間前和下班后,對于供暖節(jié)能達(dá)到了很好的效果。

發(fā)布:2007-07-28 13:39    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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