多边界条件下热泵利用循环水余热的CPCS-RBF预测控制-中国学术期刊网络出版总库

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多边界条件下热泵利用循环水余热的CPCS-RBF预测控制

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【英文篇名】	Heat Pump CPCS-RBF Predictive Control Based on Multiple Boundary Conditions in Circulating Water Waste Heat Recovery System
【下载频次】	★★★★★
【作者】	周洪煜; 杜学森; 张振华; 黄耀珍;
【英文作者】	ZHOU Hongyu; DU Xuesen; ZHANG Zhenhua; HUANG Yaozhen; School of Power Engineering; Chongqing University; Henan En Pai Hi-tech Group Co. LTD; China Datang Corporation Science and Technology Research Institute;
【作者单位】	重庆大学动力工程学院; 河南恩湃高科集团有限公司; 中国大唐集团科学技术研究院;
【文献出处】	中国电机工程学报 , Proceedings of the CSEE, 编辑部邮箱 2015年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	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;
【英文关键词】	circulating water waste heat; direct multi-step predictive control; chaotic particle clone selection(CPCS); driven steam; radial basis function(RBF) neural network;
【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。
【英文摘要】	In the circulating water waste heat recovery system, when heat pump heating net water outlet temperature trace heating load demand, that's not only adjusted by driven steam capacity, and is easily influenced by operating conditions variation of the heating net backwater and circulating water, the traditional PID control method has a large overshoot volume and a poor load tracking ability. So a chaotic particle clone selection(CPCS)- radial basis function(RBF) direct multi-step predictive control strategy wa...
【基金】	中国大唐集团科学技术研究院重点科研项目(KYZ2013009)~~
【更新日期】	2015-03-16
【分类号】	TK115;TP273
【正文快照】	predictive control;chaotic particle clone selection(CPCS);driven steam;radial basis function(RBF)neural network0引言集中供热改造和余热余压利用为国家节能减排“十二五”规划的重点工程[1]。供热机组利用吸收式热泵回收循环水余热,在不增加装机情况下扩大了供热能力,

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