[发明专利]基于负荷预测的压缩空气系统优化控制方法在审
| 申请号： | 201910618029.9 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110513281A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 由玉文;赵磊;周国志;程保华;周令昌;赵会庆;郭春梅 | 申请（专利权）人： | 天津城建大学 |
| 主分类号： | F04B49/06 | 分类号： | F04B49/06 |
| 代理公司： | 12107 天津市三利专利商标代理有限公司 | 代理人： | 李文洋<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 300384*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 压缩机组 动态规划法 供气负荷 压缩空气 运行费用 运行能耗 综合考虑 求解 能耗 时间约束条件 压缩空气系统 优化控制模型 参数辨识 负荷数据 负荷预测 排气压力 数学模型 限制条件 优化控制 预测模型 压缩机 建模 停机 机组 预测 | ||
【主权项】：
1.一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：/n步骤一，压缩空气的建模及参数辨识：/n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；/n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。/n
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