智慧电厂中DEH系统的建模与控制理论研究

智慧电厂中DEH系统的建模与控制理论研究

青钦

中国电建集团贵州电力设计研究院有限公司；贵州省贵阳市，550002

摘要：随着全球能源需求的不断增加和环境问题的日益突出，智慧电厂作为一种新型的电力发电模式，受到了广泛关注。其中，再生热平衡器（DEH）系统作为智慧电厂中的关键设备之一，具有重要的意义。DEH系统通过回收发电过程中产生的废热，并将其再利用，提高了能源利用效率，减少了对环境的影响。鉴于此，本文围绕智慧电厂中DEH系统的建模与控制理论展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。

关键词： 智慧电厂；DEH系统；控制理论

1.DEH系统的组成和工作原理

DEH系统（再生热平衡器系统）是智慧电厂中的关键设备之一，其主要功能是回收发电过程中产生的废热并将其再利用。DEH系统由多个组成部分组成，包括热交换器、泵和阀门等。热交换器是DEH系统中最重要的组件之一。它通过热传导或对流，实现废热与工作介质之间的能量转换。热交换器通常由管子和壳体组成，在其中废热和工作介质进行热交换；DEH系统中的泵主要用于将工作介质循环输送到热交换器中。泵通过提供足够的水流量和压力，使工作介质在热交换器中与废热进行充分的热交换；阀门在DEH系统中的起到控制和调节工作介质流动的作用。阀门可以根据系统需求调整工作介质的流量和压力，以确保热交换器中的废热能够被充分回收和再利用。

DEH系统的工作原理如下：（1）发电过程中产生的废热通过传感器进行监测和测量。（2）废热被抽取出来，并通过管道输送到DEH系统中的热交换器。（3）热交换器中的工作介质（通常是水或蒸汽）与废热进行热交换，吸收废热中的能量。（4）经过热交换后，工作介质的温度升高，同时废热的温度降低。（5）提升过温工作介质通过泵重新注入到循环系统中，继续参与发电过程。（6）废热则被冷却或排放到外部环境，实现能源的回收和环境保护。

2.DEH系统建模方法

2.1基于物理模型的建模方法

在基于物理模型的建模方法中，首先需要确定物理方程组的形式。根据DEH系统的具体工艺流程和运行原理，可以建立包括质量平衡、能量平衡和动量平衡等方程的数学模型。这些方程通常是非线性的，需要对系统的各个部分进行细致的分析和建模。

在建立物理模型时，需要考虑以下几个方面：（1）系统的几何结构：包括热交换器的形状、尺寸和布局等。（2）材料特性：包括热导率、传热系数和热容等参数。（3）工作介质的流动性质：包括压力、温度和流速等。（4）传热和传质机制：包括对流、辐射和传导等。建立物理模型后，需要对模型进行求解，得到系统的状态变量和主要参数。可以使用数值方法（如有限差分法或有限元法）或解析方法（如分析解或近似解）来求解物理方程组。基于物理模型的建模方法具有准确性高、可靠性强的优点，能够提供对DEH系统行为的详细理解和预测。然而，由于DEH系统具有复杂的非线性特性和多变量耦合问题，建立准确的物理模型可能需要考虑大量的参数和假设，以及进行复杂的数学推导和计算。因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡建模的复杂度和精确度，选择合适的物理模型和建模方法。

2.2基于数据驱动的建模方法

基于数据驱动的建模方法是另一种常用的DEH系统建模方法，它利用历史数据和机器学习算法来建立系统的数据模型，并通过对数据模型的分析和训练实现对系统行为的预测和优化控制。在基于数据驱动的建模方法中，首先需要收集并准备DEH系统的历史运行数据。这些数据可以包括系统的输入变量（如温度、压力、流量等）、输出变量（如热交换效率、能量回收率等）以及其他相关的运行参数。数据的质量和完整性对建立准确的数据模型至关重要。接下来，可以使用各种机器学习算法来建立DEH系统的数据模型。常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。这些算法可以从历史数据中学习系统的输入-输出关系，并利用学习到的模型对未知数据进行预测和优化控制。在建立数据模型时，需要进行特征工程，即对原始数据进行处理和转换，以提取有用的特征并减少冗余信息。特征工程可以包括数据清洗、特征选择、特征变换和特征组合等步骤，以提高数据模型的准确性和可解释性。建立数据模型后，可以使用历史数据进行验证和评估，判断模型的预测能力和适用性。如果模型的预测效果不理想，可以调整算法参数、增加数据样本量或重新选择特征，以优化数据模型的性能。

3.DEH系统控制策略

3.1PID控制策略调整PID参数

通过合理调整PID控制器的比例、积分和微分系数，可以改善控制效果。通常需要进行实验验证和参数调优，以获得最佳的控制性能和稳定性。（1）增加前馈补偿：引入前馈补偿可以预测和补偿系统的负载变化，减小系统的响应时间和稳态误差。（2）使用自适应PID控制：自适应PID控制算法可以根据系统的动态特性自动调整PID参数，以适应系统的变化和非线性特性。（3）结合其他高级控制策略：将PID控制与模糊控制、神经网络控制或模型预测控制等高级控制策略相结合，可以充分发挥各种控制方法的优势，提高系统的控制效果和鲁棒性。综上所述，虽然PID控制策略在DEH系统中应用广泛，但仍需要根据具体情况进行参数调整和改进，以实现更好的控制效果。结合其他高级控制策略可以进一步提升DEH系统的稳定性、能效和响应速度。

3.2其他高级控制策略

3.2.1模糊控制

模糊控制利用模糊推理和模糊规则来处理模糊、不确定和模糊边界的输入输出关系。在DEH系统中，模糊控制可以根据模糊规则集对系统的输入变量进行模糊化，并通过模糊推理得到控制输出。模糊控制策略在处理非精确信息和模糊规则方面具有优势，可以适应复杂的系统动态特性和工况变化。然而，模糊控制的设计和调参可能较为复杂，需要根据实际情况进行经验验证和优化。

3.2.2神经网络控制

神经网络控制基于神经网络模型，通过学习系统的输入输出映射关系来实现控制。在DEH系统中，神经网络控制可以通过训练网络模型来预测系统的行为和优化控制策略。神经网络具有强大的非线性逼近能力和自适应性，可以处理复杂的多变量耦合问题和非线性系统动态特性。然而，神经网络控制的模型训练需要大量的数据和计算资源，并且网络结构和参数的选择可能较为困难。

模糊控制和神经网络控制可以与PID控制策略相结合，形成混合控制策略，以充分发挥各自的优势。例如，可以使用PID控制器作为主控制器，将模糊控制或神经网络控制作为辅助控制器，对PID输出进行修正和优化。混合控制策略可以提高DEH系统的控制精度、鲁棒性和适应性。

需要注意的是，模糊控制和神经网络控制在DEH系统中的应用需要根据具体情况进行设计和调参，并进行系统实验验证和性能评估。根据系统的复杂程度、可用数据和运行需求，选择合适的高级控制策略，并进行适当的优化和改进，以实现更好的DEH系统控制效果。

结束语：

总而言之，智慧电厂中DEH系统的建模与控制理论研究是非常重要和有意义的。通过对DEH系统进行准确的建模，可以深入理解系统的动态行为和性能特征，为优化控制提供有力支持。同时，通过建立准确的数据模型和选择合适的控制策略，可以实现对DEH系统的精确预测和优化控制，提高电厂运行效率和质量。这对于实现可持续发展和降低能源消耗具有重要意义。

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