CN112197436A - 一种三模态加热控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种三模态加热控制方法，属于水、废水或污水处理技术领域。加热控制方法涉及水箱、三模态、加热控制器和系统软件四部分，上述，方法用于加热系统的控制，可以保证环境条件变化时系统的可靠性，达到最优的节能效果，做到节能环保和系统的可靠运行。
Description
技术领域
本申请涉及一种三模态加热控制方法，属于资源优化处理技术领域。
背景技术
陶瓷膜以其耐高温、化学稳定性好、强度高等优点，广泛应用于水处理、化工、食品、医药、环保等领域。然而，陶瓷膜在运行过程中有膜污染问题，需要膜清洗来保证膜系统的正常运行及延长膜的寿命。陶瓷膜清洗常用水来清洗，而热水清洗效果更好。
水的加热可以用电阻式加热器加热、热泵式加热器加热、太阳能集热器加热等。本发明人提出电阻式加热器、热泵式加热器、太阳能集热器三模态加热，经济环保，节能效果明显。三种加热模态各有特点，太阳能加热不需要电能，环保经济，但受天气影响。电阻式加热器把电能直接转化为热能，能耗较高，但设备简单。热泵式加热器由压缩机、热交换器、电子膨胀阀等组成。热泵式加热器由于吸收了空气中的热量，能效比较高，可以达到3-4，节能效果明显，但在低气温时效果较差，其能效比与环境温度、湿度、出水水温有关。
多种加热模态下如何达到最优的节能效果，是一个控制算法优化问题，要在在给定的约束条件下，寻求一个控制系统，使给定的被控系统性能指标达到最好。随着科学技术的发展，目前智能控制已开始广泛应用。这种控制将人类的智能，例如把适应、学习、探索等能力引入控制系统，使其具有识别、决策等功能，从而使自动控制和优化控制达到了更高级的阶段，而这正是本案要研究的课题难点所在。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种三模态加热控制方法,用于加热系统的智能、自动、精准控制，实现多种水加热方法的组合，可以保证环境条件变化时系统的可靠性，达到最优的节能效果，做到节能环保和系统的可靠运行。
具体地，本申请是通过以下方案实现的：
一种三模态加热控制方法，涉及水箱、三模态、加热控制器和系统软件四部分，
所述三模态包括电加热模态、热泵式加热模态和太阳能集热模态，对水箱中的水进行加热，太阳能集热模态采用太阳能集热器，回路上设置循环泵，水箱中设置电加热器，热泵式加热模态包括冷凝器、压缩机、蒸发器、膨胀阀、过滤器和轴流风扇。
所述加热控制器由ARM内核的处理器系统(包含了RS232、RS485、CAN等通讯接口、Etnet网络接口、AD/DA转换、存储器等)电源、信号处理模块、无线收发模块、参数设置显示模块、驱动模块构成。
信号处理模块连接水箱的水温、水位、环境温度、环境湿度、环境光照度等检测传感器，通讯接口可以与本地其它控制器连接进行数据交换和接受指令，通过Etnet网络、无线收发模块可以和远程大数据中心连接，进行数据交换和接受指令。驱动模块控制电加热器、热泵式加热系统、泵、阀等。触摸屏构成的参数设置显示模块显示工作状态、水温、环境参数等，也可以进行水加热温度、用水时间等参数的设置与显示。
由于陶瓷膜热水冲洗一般每天1-2次，且设定在用水量少的时段，可以充分利用白天的太阳能、晚上的低谷电。加热装置直接加热水箱里面的水，且热水用完以后补充水箱里的水到设定的水位，保证冲洗需要的水量。
所述控制软件包括参数设置与显示程序模块、数据采集程序模块、本地通讯程序模块、远程通讯程序模块、预测优化程序模块、控制程序模块。
参数设置与显示程序模块将需要显示的数据、参数在触摸屏上显示，并将触摸屏输入数据保存到数据区。
数据数据采集程序模块按照设定的时间间隔采集水温、水位、环境温度、环境湿度、环境光照度。
本地通讯程序模块与本地其它控制器连接进行数据交换和接受指令，如需要热水清洗时传送温度是否达到设定值、是否还在加热等信息，由本地其他上位控制器决定是否开始清洗，在清洗过程中需要关闭加热器。
远程通讯程序模块通过有线无线网络与远程大数据服务器交换数据，每天上传一次水温、环境参数变化数据、加热器工作时间数据，接收天气预报数据、及数据中心传递的其他数据。
预测优化程序模块根据数据库历史数据和天气预报、本地实测近期气象数据和实时数据，预测计算太阳能集热器、热泵式加热系统、电加热器在不同时段工作的能耗，再考虑峰谷电时段、峰谷电费比率，热水冲洗时间等进行加热方案的优化，给出优选方案。
加热方案的优选步骤如下：
步骤一：参数设置
(1)输入参数：水箱水位V，水设定温度Ts，目标水温达成时间H(单位为小时)。
(2)实时环境参数：实时水温Tc，环境温度Te，光照度E，环境湿度RH，实时电价Fc。
(3)优化目标：在目标时间H时，使得水箱水温达到预设温度Ts，并利用人工智能技术求得最优方案(控制3种加热模块的开闭情况)，使得综合费用Fo最低。
步骤二：具体算法
算法综述：本算法将三模态加热控制问题建模成马尔科夫决策过程，原问题即转化成求解最优的马尔科夫决策模型，以最优化最终目标。具体地，本算法利用人工智能技术中的强化学习，对于该马尔科夫过程进行二次建模，引入环境集合，动作集合，状态集合等概念，构造设计了价值估计网络，状态转移网络，策略选取网络等多个深度学习网络，使得算法模型拥有吸取经验，自我改进决策的能力。最终，将算法部署在实际场景中，本算法可以从实际的加热过程中，不断的学习优化，改正错误的决测，总结成功的决策，使得算法的最终效果不断变好，达到收敛。
(1)马尔科夫决策模型建模：
将3种加热模块(电加热，太阳能加热，热泵式加热)的加热过程，视作马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes，MDPs)。在这个马尔科夫决策过程中，有如下定义：
1)马尔科夫决策节点k：本算法将每个小时作为一个马尔科夫的决策节点，即k＝1,2…,H,因此共有H个决策节点，H为目标水温达成时间。
2)状态集合S:S表示所有节点的有限状态集合，其中sk∈S,表示第k个节点的状态。本算法将当前温度Tc与目标温度Ts的温度差|Ts-Tc|，作为马尔科夫决策过程中的状态。
3)环境观测O:Ok表示第k个节点下，对环境因素的观测，本算法中，环境观测表示所有实时环境参数的集合：实时水温Tc，环境温度Te，光照度E，环境湿度RH，实时电价Fc。
4)动作集合A:A表示所有可行操作的集合，本算法中即为3种加热方式开关情况的排列组合，共计8种。ak∈A,表示第k个节点的动作。
综上，该马尔科夫模型的状态转移过程可表示为：
Pk(sk+1|sk，Ok，ak)
(2)强化学习模型建模：
在建模了马尔科夫决策过程之后，根据强化学习的概念，引入了如下结构以及概念：
策略选取网络π(·)：用于表示选取动作的预测过程，即π(ak|sk，Ok)。对于单个马尔科夫决策节点，根据当前节点的状态sk，以及实时的环境观测Ok,来预测最合适的动作。本算法中，策略选取网络π由多层人工神经网络全连接层构成。
状态转移网络Tr(·):用于模拟马尔科夫状态转移过程，即Pk(sk+1)＝Tr(sk，Ok，ak)。对于每一个马尔科夫节点的当前状态sk，当前预测动作ak(由策略选取网络预测得出)，以及环境观测Ok，状态转移网络Tr(·)可以预测出下一个节点的状态sk+1。在本算法中，Tr(·)由多层感知机结构实现。
动作价值回报Rk(·):对于马尔科夫决策过程中的每一个动作ak，需要定义一个价值回报Rk用来评价该动作的即时收益。在本算法中，定义
其中ΔT为动作ak后加热装置水温变化，Δc为节点时间内的用电量，Fc为实时电价。Δc根据动作ak、电加热器功率P1、空气能热水器功率P2、太阳能加热循环水泵功率P3得出。
本算法中，多层感知机结构模拟Rk(·)过程。
状态价值函数vπ(·):由于在马尔科夫决策过程中，每一个动作ak除了都有可能会影响后续决策，从而带来后续奖励。因此，除了动作的即时回报Rk(·),还需要考虑状态本身的总体回报。
具体地，vπ(sk)＝E(Rk+1+γRk+2+γ2Rk+2+…+γH-k-1RH)，其中γ为回报衰减因子(0＜γ＜1)。值得注意的是，所有的后续回报中的状态，均由上文介绍的π(·)，Tr(·)，Rk(·)模拟得到，并非实际状态结果。
最终，本算法的总价值函数qπ(·)由动作价值回报和状态价值回报共同构成，可以表示为：
本发明的多模态加热控制器极优化控制方法，对多种水加热方法的组合，可以避免环境条件变化时系统的可靠性，做到节能环保和系统的可靠运行。
控制程序模块，根据基于人工智能的三模态加热控制算法得出的优选控制方案，控制相关泵、阀，热泵式加热器、电加热器工作。
所述电加热器为电阻式加热器。
所述电加热器采用单相220V交流电源或三相380V交流电源。
所述太阳能集热器上设置若干个集热管，集热管包括外管和镀有选择性吸附涂层的内管。更优选的，所述集热管为玻璃管。
其中：加热控制器的核心是由CPU处理器为核心的控制器。ARM处理器因为其体积小、低功耗，所以能够完美完成嵌入式环境下的应用，ARM针对嵌入式应用，同样保持着超强的性能和低成本，同时有丰富的可选择芯片，各种ARM核配上多种不同的控制器(如LCD控制器、SDRAM控制器、DMA控制器等)和外设、接口，用户可以根据各自的应用需求，从性能、功能等方面考察，在许多具体型号中选择最合适的芯片来设计自己的应用系统。
附图说明
图1为本申请所用三模态水加热系统的结构示意图；
图2为本申请中三模态加热控制器的结构示意图；
图3为本申请中控制软件的构成示意图。
图中标号：1.水箱；2太阳能集热器；3.循环泵；4.电加热器；5.冷凝器；6.压缩机；7.蒸发器；8.膨胀阀；9.过滤器；10.轴流风扇；11.ARM处理器；12.电源模块；13.信号处理模块；14.无线收发模块；15.参数设置显示模块；16.驱动模块。
具体实施方式
一种三模态加热控制方法，结合图1，水加热采用电加热器、热泵式加热器、太阳能集热器三模态组合，加热系统由水箱1、太阳能集热器2、循环泵3、电加热器4、冷凝器5、压缩机6、蒸发器7、膨胀阀8、过滤器9、轴流风扇10组成，其中冷凝器5、压缩机6、蒸发器7、膨胀阀8、过滤器9、轴流风扇10构成热泵式加热系统。
结合图2，加热控制器由ARM处理器11(ARM内核的处理器系统，包含了RS232、RS485、CAN等通讯接口、Etnet网络接口、AD/DA转换、存储器等)、电源模块12、信号处理模块13、无线收发模块14、参数设置显示模块15、驱动模块16构成。
信号处理模块13连接水箱1的水温、水位、环境温度、环境湿度、环境光照度等检测传感器，通讯接口可以与本地其它控制器连接进行数据交换和接受指令，通过Etnet网络、无线收发模块14可以和远程大数据中心连接，进行数据交换和接受指令。驱动信号处理模块13控制电加热器4、热泵式加热系统、泵、阀等。触摸屏构成的参数设置显示模块15显示工作状态、水温、环境参数等，也可以进行水加热温度、用水时间等参数的设置与显示。
由于陶瓷膜热水冲洗一般每天1-2次，且设定在用水量少的时段，可以充分利用白天的太阳能、晚上的低谷电。加热装置直接加热保温7水箱里面的水，且热水用完以后补充水箱里的水到设定的水位，保证冲洗需要的水量。
结合图3，系统软件包括参数设置与显示程序模块SUB1、数据采集程序模块SUB2、本地通讯程序模块SUB3、远程通讯程序模块SUB4、预测优化程序模块SUB5、控制程序模块SUB6。
参数设置与显示程序模块SUB1将需要显示的数据、参数在触摸屏上显示，并将触摸屏输入数据保存到数据区。
数据数据采集程序模块SUB2按照设定的时间间隔采集水温、水位、环境温度、环境湿度、环境光照度。
本地通讯程序模块SUB3与本地其它控制器连接进行数据交换和接受指令，如需要热水清洗时传送温度是否达到设定值、是否还在加热等信息，由本地其他上位控制器决定是否开始清洗，在清洗过程中需要关闭加热器。
远程通讯程序模块SUB4通过有线无线网络与远程大数据服务器交换数据，每天上传一次水温、环境参数变化数据、加热器工作时间数据，接收天气预报数据、及数据中心传递的其他数据。
预测优化程序模块SUB5根据数据库历史数据和天气预报、本地实测近期气象数据和实时数据，预测计算太阳能集热器2、热泵式加热系统、电加热器4在不同时段工作的能耗，再考虑峰谷电时段、峰谷电费比率，热水冲洗时间等进行加热方案的优化，给出优选方案。
步骤一：参数设定
(1)输入参数：水箱水位V，水设定温度Ts，目标水温达成时间H(单位为小时)。
(2)实时环境参数：实时水温Tc，环境温度Te，光照度E，环境湿度RH，实时电价Fc。
(3)优化目标：在目标时间H时，使得水箱水温达到预设温度Ts，并利用人工智能技术求得最优方案(控制3种加热模块的开闭情况)，使得综合费用Fo最低。
步骤二：具体算法
算法综述：本算法将三模态加热控制问题建模成马尔科夫决策过程，原问题即转化成求解最优的马尔科夫决策模型，以最优化最终目标。具体地，本算法利用人工智能技术中的强化学习，对于该马尔科夫过程进行二次建模，引入环境集合，动作集合，状态集合等概念，构造设计了价值估计网络，状态转移网络，策略选取网络等多个深度学习网络，使得算法模型拥有吸取经验，自我改进决策的能力。最终，将算法部署在实际场景中，本算法可以从实际的加热过程中，不断的学习优化，改正错误的决测，总结成功的决策，使得算法的最终效果不断变好，达到收敛。
(1)马尔科夫决策模型建模：
将3种加热模块(电加热，太阳能加热，热泵式加热)的加热过程，视作马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes,MDPs)。在这个马尔科夫决策过程中，有如下定义：
1)马尔科夫决策节点k：本算法将每个小时作为一个马尔科夫的决策节点，即k＝1,2…,H,因此共有H个决策节点，H为目标水温达成时间。
2)状态集合S:S表示所有节点的有限状态集合，其中sk∈S,表示第k个节点的状态。本算法将当前温度Tc与目标温度Ts的温度差|Ts-Tc|，作为马尔科夫决策过程中的状态。
3)环境观测O:Ok表示第k个节点下，对环境因素的观测，本算法中，环境观测表示所有实时环境参数的集合：实时水温Tc，环境温度Te，光照度E，环境湿度RH，实时电价Fc
4)动作集合A:A表示所有可行操作的集合，本算法中即为3种加热方式开关情况的排列组合，共计8种。ak∈A,表示第k个节点的动作。
综上，该马尔科夫模型的状态转移过程可表示为：
Pk(sk+1|sk，Ok，ak)
(2)强化学习模型建模：
在建模了马尔科夫决策过程之后，根据强化学习的概念，引入了如下结构以及概念：
①策略选取网络π(·)：用于表示选取动作的预测过程，即π(ak|sk，Ok)。对于单个马尔科夫决策节点，根据当前节点的状态sk，以及实时的环境观测Ok,来预测最合适的动作。本算法中，策略选取网络π由多层人工神经网络全连接层构成。
②状态转移网络Tr(·):用于模拟马尔科夫状态转移过程，即Pk(sk+1)＝Tr(sk，Ok，ak)。对于每一个马尔科夫节点的当前状态sk，当前预测动作ak(由策略选取网络预测得出)，以及环境观测Ok，状态转移网络Tr(·)可以预测出下一个节点的状态sk+1。在本算法中，Tr(·)由多层感知机结构实现。
③动作价值回报Rk(·):对于马尔科夫决策过程中的每一个动作ak，需要定义一个价值回报Rk用来评价该动作的即时收益。在本算法中，定义
其中ΔT为动作ak后加热装置水温变化，Δc为节点时间内的用电量，Fc为实时电价。Δc根据动作ak、电加热器功率P1、空气能热水器功率P2、太阳能加热循环水泵功率P3得出。
④本算法中，多层感知机结构模拟Rk(·)过程。
⑤状态价值函数vπ(·):由于在马尔科夫决策过程中，每一个动作ak除了都有可能会影响后续决策，从而带来后续奖励。因此，除了动作的即时回报Rk(·),还需要考虑状态本身的总体回报。
具体地，vπ(sk)＝E(Rk+1+γRk+2+γ2Rk+2+…+γH-k-1RH)，其中γ为回报衰减因子(0＜γ＜1)。值得注意的是，所有的后续回报中的状态，均由上文介绍的π(·)，Tr(·)，Rk(·)模拟得到，并非实际状态结果。
最终，本算法的总价值函数qπ(·)由动作价值回报和状态价值回报共同构成，可以表示为
本案例多模态加热控制器极优化控制方法，对多种水加热方法的组合，可以保证环境条件变化时系统的可靠性，达到最优的节能效果，做到节能环保和系统的可靠运行。
步骤三：操控。根据步骤二基于人工智能的三模态加热控制算法得出优选控制方案，控制程序模块SUB6控制相关泵、阀，热泵式加热器、电加热器工作。
太阳能加热不需要电能，环保经济，但受天气影响；电阻式加热器把电能直接转化为热能，能耗较高，但设备简单；热泵式加热器由于吸收了空气中的热量，能效比较高，可以达到3-4，节能效果明显，但在低气温时效果较差。
本案例中热泵加热系统与太阳能加热系统可如上二选一的单独设置，此时水箱1配置两种有效加热形式：有电加热+太阳能加热或电加热+热泵式加热；也可以同时设置热泵加热系统和太阳能加热系统，此时水箱1配置有电加热、太阳能加热和热泵式加热三种有效加热形式。水箱1配备有水温水位检测、环境温度检测、环境光照检测传感器，根据检测数据和清洗要求，控制上述三种加热形式的工作状态，达到能源利用最优化：在有太阳能可利用的情况下，启动循环泵3，利用太阳能加热模态加热；太阳能加热水温达不到要求时，启动热泵式加热模态；环境温度过低过高、热泵式加热模态效能很低或水温已到达热泵式加热模态能够达到上限时，开启电加热器4加热，既充分利用了上述三种加热方式的优势，又规避了各自缺陷，可以保证环境条件变化时系统的可靠性，达到最优的节能效果，做到节能环保和系统的可靠运行。
Claims (8)
1.一种三模态加热控制方法，其特征在于：加热控制方法涉及水箱、三模态、加热控制器和系统软件四部分，
所述三模态包括电加热模态、热泵式加热模态和太阳能集热模态，太阳能集热模态采用太阳能集热器，回路上设置循环泵，水箱中设置电加热器形成电加热模态，热泵式加热模态包括冷凝器、压缩机、蒸发器、膨胀阀、过滤器和轴流风扇；
所述加热控制器由ARM处理器、电源、信号处理模块、无线收发模块、参数设置显示模块、驱动模块构成，
信号处理模块连接水箱的水温、水位、环境温度、环境湿度、环境光照度对应的检测传感器，
无线收发模块和远程大数据中心连接，进行数据交换和接受指令，
参数设置显示模块进行参数的设置与显示，
驱动模块控制电加热模态、热泵式加热模态、太阳能加热模态中对应的泵、阀；
所述控制软件包括参数设置与显示程序模块、数据采集程序模块、本地通讯程序模块、远程通讯程序模块、预测优化程序模块、控制程序模块，
参数设置与显示程序模块将需要显示的数据、参数进行显示，并将输入的数据保存到数据区，
数据数据采集程序模块按照设定的时间间隔采集管控数据，
本地通讯程序模块与本地其它控制器连接进行数据交换和接受指令，
远程通讯程序模块通过有线无线网络与远程大数据服务器交换数据，
预测优化程序模块根据数据库历史数据和天气预报、本地实测近期气象数据和实时数据，预测计算太阳能加热模态、热泵式加热模态、电加热模态在不同时段工作的能耗，再进行加热方案的优化，给出优选方案。
2.根据权利要求1所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于，所述加热方案的优选步骤如下：
步骤一：参数设置
(1)输入参数：水箱水位V，水设定温度Ts，目标水温达成时间H，
(2)实时环境参数：实时水温Tc，环境温度Te，光照度E，环境湿度RH，实时电价Fc，
(3)优化目标：在目标时间H时，使水箱水温达到预设温度Ts，并使综合费用Fo最低；
步骤二：具体算法
(1)马尔科夫决策模型建模：
进行如下定义：
1)马尔科夫决策节点k：将每个小时作为一个马尔科夫的决策节点，即k＝1，2…，H，
2)状态集合S：所有节点的有限状态集合，其中sk∈S，表示第k个节点的状态，
3)环境观测O：Ok表示第k个节点下，对环境因素的观测，
4)动作集合A：所有可行操作的集合，即3种加热方式开关情况的排列组合，共计8种，ak∈A，表示第k个节点的动作，
马尔科夫模型的状态转移过程可表示为：
Pk(sk+1|sk，Ok，ak)；
(2)强化学习模型建模：
进行如下定义：
①策略选取网络π(·)：表示选取动作的预测过程，即π(ak|sk，Ok)，对于单个马尔科夫决策节点，根据当前节点的状态sk以及实时的环境观测Ok，来预测最合适的动作，策略选取网络π由多层人工神经网络全连接层构成，
②状态转移网络Tr(·)：模拟马尔科夫状态转移过程，即Pk(sk+1)＝Tr(sk，Ok，ak)，Tr(·)由多层感知机结构实现，
③动作价值回报Rk(·)：评价该动作的即时收益，为
其中ΔT为动作ak后水温变化，Δc为节点时间内的用电量，Fc为实时电价，Δc根据动作ak、电加热器功率P1、热泵式加热器功率P2、循环水泵功率P3得出，多层感知机结构模拟Rk(·)过程，
④状态价值函数vπ(·)：
vπ(sk)＝E(Rk+1+γRk+2+γ2Rk+2+…+γH-k-1RH)，其中γ为回报衰减因子(0＜γ＜1)，
⑤总价值函数qπ(·)由动作价值回报和状态价值回报共同构成，表示为：
步骤三，操控：根据步骤二算法得出优选控制方案，控制程序模块控制相关泵、阀，热泵式加热模态、电加热模态、太阳能加热模态工作。
3.根据权利要求2所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：步骤2)中，当前温度Tc与目标温度Ts的温度差|Ts-Tc|，视为马尔科夫决策过程中的状态。
4.根据权利要求2所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：步骤3)中，0为实时水温Tc、环境温度Te、光照度E、环境湿度RH、实时电价Fc的集合。
5.根据权利要求1所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：所述电加热器为电阻式加热器。
6.根据权利要求1所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：所述电加热器采用单相220V交流电源或三相380V交流电源。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：所述太阳能集热器上设置若干个集热管，集热管包括外管和镀有选择性吸附涂层的内管。
8.根据权利要求7所述的一种三模态加热控制方法，其特征在于：所述集热管为玻璃管。
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