[发明专利]一种适用于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制方法有效

专利信息
申请号: 202011595784.9 申请日: 2020-12-29
公开(公告)号: CN112558485B 公开(公告)日: 2022-02-01
发明(设计)人: 陈勇;张龙杰;刘越智 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04;F24F11/89
代理公司: 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 代理人: 温利平
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 适用于 暖通 空调 分布式 自适应 温度 预测 控制 方法
【说明书】:

发明公开了一种适用于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制方法,包括暖通空调的多区域温度建模、干扰预测模型和状态预测模型设计,分布式自适应温度预测最优控制器设计及闭环系统稳定性证明。本发明针对暖通空调的多区域温度控制过程,建立了多区域温度控制模型。针对其模型的特性,设计了干扰预测模型和状态预测模型,更进一步设计并求解了一种分布式自适应温度预测最优控制器,最后对其闭环系统进行了稳定性分析和证明。本发明能够有效减小暖通空调系统在多区域温度控制过程中的能量消耗,能够进行干扰预测,实现稳定性控制。

技术领域

本发明属于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制和干扰预测控制技术领域,更为具体地讲,涉及一种适用于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制方法。

背景技术

暖通空调系统(Heating,ventilation and air conditioning(HVAC)systems)的能源消耗在建筑物中占据了50%以上,占据了世界能源消耗的一半,因此有效的室内温度控制是减少电力需求和温室气体排放的基础,也是减少建筑体系能源消耗的关键所在。文献“A distributed predictive control approach to building temperatureregulation”(Y.Ma,G.Anderson,and F.Borrelli,American Control Conference,2011;2089-2094)对暖通空调的温度控制进行了研究,提出了一种基于两个区域的分布式温度预测方法,然而在模型中未考虑温度和压强的动力学因素。且两区域的模型对多区域的温度控制而言,存在着不足。文献“An adaptive distributed predictive control strategyfor temperature regulation in a multizone office building”(F.Lauro,L.Longobardi and S.Panzieri,2014IEEE International Workshop on IntelligentEnergy Systems,San Diego,CA,2014,pp.32-37)研究了三区域的暖通空调温度预测控制,然而,三区域的温度预测控制存在一定的局限性,且各区域间的相互干扰问题无法得到处理。文献“Distributed MPC for Green Thermally Comfortable Buildings Based on anElectro-thermal Modular Approach”(F.A.Barata,N.Felix,and R.Neves-Silva,Procedia Technology,17(C),2014;772-780)研究了建筑物中温度的分布式预测控制,考虑了热能和电能的来源,但是对外部环境温度缺乏考虑和研究。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,针对多区域暖通空调的温度控制和子系统间相互影响的干扰问题,提供一种适用于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制方法,以进行稳定的预测控制。

为实现上述目的,本发明适用于多区暖通空调的分布式自适应温度预测控制方法,其特征在于,包括暖通空调的多区域温度状态空间建模、状态预测模型和干扰预测模型设计、分布式自适应温度预测最优控制器设计及闭环系统稳定性证明,具体而言,包括如下步骤:

(1)、针对一个由多个区域(子系统)组成的大系统,充分考虑各区域外部环境与内部环境的热量交换动力学,同时也考虑了各个区域之间相互作用的热能干扰问题,建立了暖通空调的多区域温度状态空间模型;

(2)、针对其模型特性,给出了子系统的增广函数,设计了状态预测模型和干扰预测模型;更进一步设计并求解了一种分布式自适应温度预测最优控制器,最后对其闭环系统进行了稳定性分析和证明。

所述干扰预测模型设计,根据干扰存在于系统模型中各个输入量的事实,建立存在于子系统之间的干扰状态空间方程,从而由子系统的增广函数Li(k),设计得到干扰预测模型,其中模型预测状态为预测输出为

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