[发明专利]基于负荷预测的压缩空气系统优化控制方法

说明书

本发明涉及压缩空气技术领域，尤其涉及一种基于负荷预测的压缩空气系统优化控制方法。包括以下步骤：一，压缩空气的建模及参数辨识：二，利用BP神经网络建立短期供气负荷预测模型，以一周的负荷数据对模型进行训练，预测接下来24小时内每30min的供气负荷；三、以压缩机组全天运行费用最小为目标，综合考虑压缩机组的运行能耗和启动能耗，以基准运行的限制条件为约束，建立优化控制模型并采用动态规划法进行求解。本发明综合考虑压缩机组的运行能耗和启动能耗，结合末端用气需求、排气压力、压缩机最小运行时间和最小停机时间约束条件，建立压缩机组全天运行费用的数学模型，并利用动态规划法进行求解，得到使机组全天费用最小。

技术领域

本发明涉及压缩空气技术领域，尤其涉及一种基于负荷预测的压缩空气系 统优化控制方法。

背景技术

压缩空气系统占据了全国工业用电总量6.5％左右，已是我国工业领域的重 点节能对象。其在工业领域几乎是随处可见，从小型的食品、纺织企业，到大 型的钢铁石化工厂都可以看到其身影，可以说压缩空气对于工业生产已是不可 或缺。然而与其被广泛使用相对应的是系统的高耗能。

从压缩空气系统来看，工业压缩机消耗了整个系统耗电的96％，根据全生命 周期成本理论分析，压缩空气系统全生命周期成本由设备初始投资成本、维护 成本、运行成本三部分组成，以10年作为压缩空气系统的生命周期，设备初始 投资成本和维护成本分别占压缩空气系统全生命周期成本的16％、6％，而运行成 本则高达78％。

随着节能减排的深入推动以及企业为提高经济效益对压缩空气系统节能的 现实需求，需要采取合适的技术对系统进行节能优化，以降低能源消耗。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供基于负荷预测的压缩空气 系统优化控制方法。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种基于负荷预测的压缩空 气系统优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一，压缩空气的建模及参数辨识：

步骤二，利用BP神经网络建立短期供气负荷预测模型，以一周的负荷数据 对模型进行训练，预测接下来24小时内每30min的供气负荷；

步骤三、以压缩机组全天运行费用最小为目标，综合考虑压缩机组的运行 能耗和启动能耗，以基准运行的限制条件为约束，建立优化控制模型并采用动 态规划法进行求解。

优选地，步骤一中，具体步骤如下：

第一步，建立压缩比模型：

气体压缩以等温过程耗功最少，绝热过程耗功最多，多变压缩过程则是介 于二者之间，因此应尽量使压缩过程中气体的温度变化最小，同时因为压缩机 的容积效率是随着单级压缩比的增大而减小的，所以通常采用分级压缩、中间 冷却的方法；

选择不同的压缩比时，整个压缩过程消耗的功不一样，对于z级压缩，各 级压缩比相等时耗功最小，即：

式中，ε为单级压缩的压缩比；p₁为进气压力，MPa；p_z+1为压缩终了的压 力，MPa；z为压缩机级数；

第二步，建立实际排气量模型：

空压机的理论容积流量与很多因素有关，多级压缩时活塞式压缩机理论排 气量为：

式中，Q_l为理论排气量，m³/min；D为一级气缸的直径，m；S为活塞的行 程，m；t为同级气缸的数量；N为曲轴转速，r/min；