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制冷站双目标权重自适应非线性预测控制
1
作者
魏东
闫畔
冯浩东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期49-58,共10页
针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊...
针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5%;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43%.
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关键词
制冷站
非线性系统
预测控制
神经网络
权重自适应
模糊逻辑
双目标优化
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职称材料
基于负荷预测的冷冻站系统非线性预测控制
被引量：
11
2
作者
魏东
焦焕炎
冯浩东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1619-1630,共12页
我国建筑能耗约占社会总能耗的30%,其中集中式暖通空调系统能耗约占一半以上.为提高节能效率,本文提出基于负荷预测的空调冷冻站系统神经网络预测控制策略.本文采用神经网络作为优化反馈控制器,将满足负荷需求和系统能效比需求作为优化...
我国建筑能耗约占社会总能耗的30%,其中集中式暖通空调系统能耗约占一半以上.为提高节能效率,本文提出基于负荷预测的空调冷冻站系统神经网络预测控制策略.本文采用神经网络作为优化反馈控制器,将满足负荷需求和系统能效比需求作为优化目标,将变分法和随机梯度下降法相结合,对神经网络权值进行滚动优化,既能解决传统变分法由开环控制引发的对随机干扰和不确定性敏感的问题,又可避免基于动态规划的非线性优化算法的"维数灾"问题.本文以北京某国企科研楼的空调系统为研究对象,实验结果表明,本文所提出的神经网络预测控制策略与PID控制算法相比,系统总能耗节省约8.57%,并且在控制过程中能够克服各种变化和不确定性因素的影响,具有更好的动态和稳态性能,且该算法占用存储空间适中、计算量小,易于工程实现.
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关键词
模型预测控制
神经网络
负荷预测
空调冷冻站系统
建筑节能
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职称材料
题名
制冷站双目标权重自适应非线性预测控制
1
作者
魏东
闫畔
冯浩东
机构
北京
建筑大
学电气与信息工程学院
北京市建筑大数据智能处理重点实验室
北京
北方华创微电子装备有限公司
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期49-58,共10页
基金
北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506)
北京市教委科技计划重点项目(KZ201810016019)
北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金项目(X20068)资助.
文摘
针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5%;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43%.
关键词
制冷站
非线性系统
预测控制
神经网络
权重自适应
模糊逻辑
双目标优化
Keywords
air-conditioning refrigeration
nonlinear system
predictive control
neural network
adaptive weighted
fuzzy logic
bi-objective optimization
分类号
TU831 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于负荷预测的冷冻站系统非线性预测控制
被引量：
11
2
作者
魏东
焦焕炎
冯浩东
机构
北京
建筑大
学电气与信息工程学院
北京市建筑大数据智能处理重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1619-1630,共12页
基金
北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506)
北京市教委科技计划重点项目(KZ201810016019)资助。
文摘
我国建筑能耗约占社会总能耗的30%,其中集中式暖通空调系统能耗约占一半以上.为提高节能效率,本文提出基于负荷预测的空调冷冻站系统神经网络预测控制策略.本文采用神经网络作为优化反馈控制器,将满足负荷需求和系统能效比需求作为优化目标,将变分法和随机梯度下降法相结合,对神经网络权值进行滚动优化,既能解决传统变分法由开环控制引发的对随机干扰和不确定性敏感的问题,又可避免基于动态规划的非线性优化算法的"维数灾"问题.本文以北京某国企科研楼的空调系统为研究对象,实验结果表明,本文所提出的神经网络预测控制策略与PID控制算法相比,系统总能耗节省约8.57%,并且在控制过程中能够克服各种变化和不确定性因素的影响,具有更好的动态和稳态性能,且该算法占用存储空间适中、计算量小,易于工程实现.
关键词
模型预测控制
神经网络
负荷预测
空调冷冻站系统
建筑节能
Keywords
model predictive control
neural networks
load forecasting
air-conditioning refrigeration systems
building energy efficiency
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TU111.195 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
制冷站双目标权重自适应非线性预测控制
魏东
闫畔
冯浩东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于负荷预测的冷冻站系统非线性预测控制
魏东
焦焕炎
冯浩东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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职称材料
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