神经网络预测器在供热系统中的应用

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1、两安建筑科技大学硕士学位论文!!!!!!!!!!!!!!!!!。。!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!神经网络预测器在供热系统中的应用专业：控制理论与控制工程硕士生：钱荣指导教师：任庆昌教授摘要随着城市建设的迅速发展，集中供热成为我国北方地区城市现代化建堤所采取的方案之一。供热系统的不断扩大，如何有效地控制和管理整个热力系统，提高热力系统的经济效益和社会效益，成为各供热企业急需解决的重要课题。我国的供热技术比较落后，!ti-论在设计、安装、运行，管理和设备生产等方面都需要进行研究和提高。按建筑物使用性质的不同，供暖制度可分为两大类：连续供

2、暖制度和问歇供暖制度。对于悔!歇供暖毒4度，其预热时间(tp)的精确估计是十分必要的。对预热时间过分的估计(即tp的估计值大于实际值)会使在工作期未到来前房问的温度已经达到了舒适温度，这将导致燃料的浪费；反之，对预热时问估计不足(即tp的估计值小于实际值)将使在工作期到来时房问的温度还未达到舒适温度，这使人觉得不舒适。本文通过分析建筑物内部某一时期存热源和外界环境影响F的温度变化过程，找出了变化规律。退过$且{以嗫理，从热力学系统角度出发，建立了怕j歇供暖加热过程的数学模型，并进行了系统的混合仿真实验。实验的硬件部分采用模拟机来实现，软件部分使用VisualBasic6．0

3、语言来实现。其接口通信，数据采集使用的是Echelon公司的LonWorks技术。混合仿真的主要任务是为后续预测器的建模做准备，得到建模所需要的输入输出数据对。本文预测器的实现采用的是神经网络方法，神经网络作为—种新型的方法，在各个领域有着广泛的应用。本文采用神经网络方法建立了非线{生特性的时间预澳4模型，其算法使用的是经过改进的BP(Back-Propagation)算法。BP网络是人工神经网络中前向网络的核心内容，它在函数逼近、模式识别、数据压缩等方面使用非常广泛。MATLAB语言‘是一种非常强大的工程语言，其内部的神经网络工具箱使BP算法的实现变的非常简便。本文利用神

4、经网络建立的时间预测模型对系统作了预测，预测误筹小于3％，预测效果良好，能够实现节能的日的。关键词：集中供热；混合仿真：预测器；神经网络堕室壅塑型型望耋丝尘』兰堡丝兰。。，，。，。。。一TheApplicationofNeuralNetworkPredictorInHeatingSystemSpecialty：ControlTheoryandControlEngineeringName：QianRongInstructor：Prof．RenQingchangABSTRACTAlongwiththerapidprogressofcityconstruction，thecent

5、ralheatinghasbecomeoneofschemesadoptedintheconstmctiontoreachcitymodemizationinnorthChina．Theproblemofhowtocontrolandmanagethewholeheatingsystemeffectivelyandthusenhanceitseconomicandsocialbenefitshasbecomeimportantsubjectthateveryheatingenterpriseurgentlywantstoresolvewhiletheheatingsyste

6、misbeingenlargedgradually．ThetechnotogyoftheheatiugcontroliSatlowerlevercomparedwithdevelopedcountryandtherearemanyaspectsincludingdesigning，installation，operation,managementandproductionoffacilitiesareneedtobestudiedandthistechnologyisalsotobeimproved．Accordingtothedifferenceoftheusingcha

7、ractersofbuildings，theheatingsystemiSdividedintotwocmegofies，thecontinuousheatingsystemandtheintermittentheatingsystem．Totheintermittentheatingsystem，itisessenfialtoestimateaccuratelythepmheattime．Overestimationofpreheatwillcauseunnecessaryenergywastagewhilstu