CN114811714A - 一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法 - Google Patents

一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于供热室温控制技术领域，提出了一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，采用模型预测控制方法对供暖室温进行调控。先通过房间模型对用户侧室温进行预测，然后对预测室温、实测室温和设定温度输入滚动优化模型，结合当前供回水参数和气象参数及供热平衡等条件进行滚动优化，确定能够满足室温需求的最佳控制参数序列，将第一个优化参数用于被控对象，从而控制散热末端的散热量，进一步逐渐逼近设定的室内温度。该控制策略可以很快逼近设定温度，且很少出现超调和震荡，能够进一步减少供热能耗，提高室内热舒适性，降低供热系统碳排放。

Description

一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法
技术领域
本发明涉及供热室温控制技术领域，具体涉及一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法。
背景技术
我国集中供热调节在用户侧调节措施较少，参与程度较低，大多数集中供热系统按照供热面积进行收费，用户节能积极性低，一般很少主动去调节室内温度。因此供热用户侧节能的潜力很大，主要问题在于热源不能随天气变化及负荷大小及时调整供热量，使得大部分用户供热量偏大造成供暖能耗过高和能源浪费；热用户处缺乏合理的主动调节手段，室内温度高于所需温度，而在室温过高时存在开窗散热，热量浪费严重。
针对上述问题，增加室内温度优化调控措施可以显著降低供热能耗，并可以在一定程度上实现按需精准供热。采用如PI控制或PID控制等既有控制手段控制大热惯性和热容量的供热房间，往往会出现明显震荡，容易存在控制偏差。因此提出一种基于模型预测控制(MPC)的供暖房间室温控制方法，先通过房间模型对用户侧室温进行预测，然后对预测室温、实测室温和设定温度输入滚动优化模型，结合当前供回水参数和气象参数及供热平衡等条件进行滚动优化，确定能够满足室温需求的最佳控制参数序列，将第一个优化参数用于被控对象，如变频泵的变频器以及电动调节阀的调节机构等来控制进入用户的流量，从而控制散热末端的散热量。该控制策略可以很快逼近设定温度，且很少出现超调和震荡，能够进一步减少供热能耗，提高室内热舒适性，降低供热系统碳排放。
发明内容
本发明提供了一种基于模型预测控制的供暖房间室内温度控制方法，采用模型预测控制方法对供暖室温进行调控，提高室内温度控制的准确性和室内热舒适性，降低用户侧供暖能耗。
本发明的技术方案：一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，包括参考轨迹1、滚动优化模块2、控制变量模块3、房间热动态模型网络模块RC(Resistance-Capacitance Circuits)4和室温预测输出模型5。
其中，房间热动态模型网络模块4包括室外环境、围护结构、室内环境与热源及室内物质(人员、设备、照明)四部分，其具体结构如下：
将温度视为节点，室外环境温度To、外墙外表面温度Tw,ex、外墙内表面温度Tw,in和室内空气温度Tn依次串联，每二者间分别串联有热阻Rw,o、墙体本身热阻Rw和外墙与室内空气间的热阻Rw,i串联，形成第一串联支路；室外环境温度To、窗户热阻Rwin、室内空气温度Tn组成第二串联支路，并与第一串联支路并联；散热器温度Trad通过散热器热阻Rrad与室内空气温度Tn串联；室内物质温度Tm通过室内空气间热阻Ri,m与室内空气温度Tn串联。
外墙从太阳辐射得到的热量Qsolar,w在外墙外表面温度Tw,ex处输入能量；室内空气从太阳辐射得到的热量Qsolar,n在室内空气温度Tn处输入能量；室内热物质从太阳辐射得到的热量Qsolar,m和室内热物质自身的热增益Qinter,m在室内热物质温度Tm处输入能量；散热器从太阳辐射得到的热量Qsolar,rad和散热器从室内热物质获得的热量Qinter,rad在散热器温度Trad处输入能量；外墙外表面温度Tw,ex和外墙内表面温度Tw,in分别连接热容Cw；室内空气温度Tn连接热容Cn；散热器温度Trad连接热容Crad；室内热物质温度Tm连接热容Cm；所有热容的末端均接地处理。
设定输入与控制变量模块3的实际输出值拟合，获得参考轨迹1；参考轨迹1与室温预测输出模型5的预测输出值单向传输至滚动优化模块2，输出控制变量；控制变量分为两支路，一支路与外部扰动变量共同作用于控制变量模块3，输出实际输出值y，另一支路输入至房间热动态模型网络模块4，输出模型输出值ym；模型输出值ym分为两支路，一支路直接输入至室温预测输出模型5，另一支路与实际输出值y叠加输入至室温预测输出模型5，附加房间实时负荷，输出预测输出值yc。
所述设定输入包括室温设定、人员参数和气象参数。
所述参考轨迹1为达到设定值的一条期望直线或曲线，其一阶指数形式的表达式为yr(k+i)＝αiy(k)+(1-αi)yr，
其中，
Figure BDA0003615754780000031
式中，Ts为采样周期，s；T为时间常数；y(k)为当前时刻k的实际输出值；yr为设定值；i为距当前时刻i时刻。
所述滚动优化模块2根据每个时刻设定温度、预测温度和未来数小时的气象参数求出相应时刻的热水流量、散热器散热量及水泵功率的最优控制序列，表示为：
Figure BDA0003615754780000032
其中，J为相应时刻的热水流量、散热器散热量及水泵功率的最优控制序列，N为预测时域，yct为第t个时间步长的预测输出值，yr为设定值；
滚动优化模块2将每个时刻的优化解序列的第一项作用于控制变量模块3，该时刻控制序列执行完毕后，根据实际温度与温度预测输出值的差值修正热动态模型网络模块4得到室温预测输出模型5。
所述控制变量模块3包括变频泵流量模型和调节阀模型，变频泵流量模型基于变频泵实际工况点扬程、流量与管网阻抗的关系，得出变频泵流量Q与转速n的关系式为：
Figure BDA0003615754780000041
其中，n0为水泵额定工况下的转速，r/min；Hp为进出口压力水头差，Pa；S为管道阻抗；H0为水泵额定转速下扬程，m；a1、a2为水泵性能系数；
基于变频水泵输出功率与泵、电机、变频器效率关系及流量、扬程、转速关系，得出变频水泵输出功率的计算公式为：
Figure BDA0003615754780000042
其中，Q为变频水泵流量，kg/s；ηp为泵的效率；
Figure BDA0003615754780000043
为转速比。
所述室温预测输出模型5为一深度学习算法，结合多组房间热动态模型网络模块4的模型输出值ym和控制变量模块3实际输出与房间热动态模型网络模块4模型输出值ym的差值|y-ym|，输出更为准确的预测输出值yc，其具体表达式如下：
x(k+1)＝Adx(k)+Bd(k)+Edd(k)
yc(k)＝Cdx(k)
其中，x(k)是状态变量，u(k)是控制输入变量，d(k)是外部干扰变量，yc(k)是预测输出值，Ad、Bd、Cd、Ed为离散状态下的矩阵。
该供暖房间室温控制方法的具体步骤为：外部输入天气预报、人员作息和室温设定至模型预测控制器；模型预测控制器为包括房间动态模型、约束条件和目标函数的滚动优化模块2，结合室温预测输出模型5的当前状态实测温度112以及预测室温进行滚动优化，确定能够满足室温需求的最佳控制参数序列，将第一个优化参数用于控制变量模块3；控制变量模块3包括变频泵109和电动调节阀110，进行控制进入用户的流量，间接控制散热器末端的散热量，调节室温预测输出模型5的被控房间温度112。
本发明的有益效果：本发明提供一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，构造室温、负荷预测模型为二次网变频泵、热力入口变频泵及房间入口物联网调节阀提供数据基础便于调节。在每个供暖用户热力入口用变频泵代替阀门使得系统变流量运行成为可能，且比调节阀更加高效节能，变频水泵中的变频器自动调节流量，构成闭环回路，使操作简单化，控制性良好；变频水泵中的变频器在启动时电压、电流从零调节，延长电机使用时间，启动性良好。除此之外，利用变频泵代替阀门可以基本消除垂直失调，利于精准调控。通过采用室温控制技术维持室温稳定，可保证房间的热舒适性，减少开窗散热等无效热损失，从而实现高效费比节能。
附图说明
图1为一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法的流程图。
图2为房间热动态模型网络模块原理图。
图3为一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法的仿真框架图。
图中：1参考轨迹；2滚动优化模块；3控制变量模块；4房间热动态模型网络模块；5室温预测输出模型；101天气预报情况；102人员作息；103室温设定；104房间动态模型；105约束条件；106目标函数；107滚动优化控制器；108模型预测控制器；109变频泵；110电动调节阀；111调节机构；112被控房间温度。
具体实施方式
以下结合附图和技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。
一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，包括参考轨迹1、滚动优化模块2、控制变量模块3、房间热动态模型网络模块4、室温预测输出模型5和多个输入输出控制参数。
参考轨迹1及室温预测输出模型5向滚动优化模块2单向传输数据，滚动优化模块2向控制变量模块3和房间热动态模型网络模块4传输数据，控制变量模块3和房间热动态模型网络模块4的输出值又反作用于室温预测输出模型5，同时控制变量模块3的输出值又直接作用于参考轨迹1。
设定输入和实际输出值经过拟合得到参考轨迹1，参考轨迹和预测输出值经过滚动优化2输出控制变量。控制变量分为两支，一支与外扰变量共同作用于控制变量模块3，输出实际输出；另一支传入房间热动态模型网络模块4，输出模型输出值。模型输出值分为两支，一支直接传入室温预测输出模型5，另一支与实际输出值叠加后传入室温预测输出模型5，室温预测输出模型5输出预测输出值。
控制变量模块3根据滚动优化模块2输出的控制变量及外扰变量，结合水泵流量、额定转速、重力加速度及泵的效率计算实际水泵功率，输出实际输出值。实际输出值分为两支，一支与设定输入叠加后作为参考轨迹1的输入，参考轨迹为期望值构成的直线或曲线，减小输出值的波动，增强动态系统的鲁棒性；另一支与模型输出值叠加后传入室温预测输出模型5。
房间热动态模型网络模块4根据滚动优化模块2输出的控制变量，综合考虑室外环境、围护结构、室内环境与热源及室内物质(人员、设备、照明)四部分对室温调控的影响，输出模型输出值。模型输出值分为两支，一支直接传入室温预测输出模型5，另一支与实际输出值叠加后传入室温预测输出模型5。
室温预测输出模型5的输入分为两支，一支为房间热动态模型网络模块4的模型输出值，另一支为控制变量模块3的实际输出值和房间热动态模型网络模块4的模型输出值的叠加值。模型预测控制器108是由房间动态模型104、约束条件105和目标函数106共同组成的滚动优化控制器107，即滚动优化模块2，其接收天气预报情况101、人员作息102、室温设定103等外部输入量，结合当前状态实测温度对测试调节结构111输送控制信号。调节机构111由变频泵109和电动调节阀110组成，接收模型预测控制器108的控制信号并直接调节被控房间温度112。先通过室温预测输出模型5对用户侧室温进行预测，然后对预测室温yc、实测室温y和设定温度输入至滚动优化模块，结合天气预报情况101、人员作息102、室温设定103等条件进行滚动优化，确定能够满足室温需求的最佳控制参数序列，将第一个优化参数用于控制变量模块3，如变频泵的变频器109以及电动调节阀110的调节机构等来控制进入用户的流量，从而控制散热末端的散热量，进一步逐渐逼近设定的被控房间温度112。室温预测输出模型5输出预测输出值，与参考轨迹1的输出值叠加后作用于滚动优化环节。基于此，滚动优化模块2采用在线优化方法减小模型失配、时变、干扰等引起的不确定性，将每个时刻的优化解序列的第一项作用于控制变量模块3，在有限时域内实现最优控制。
采取反馈校正是依据实际情况修正预测模型，形成闭环优化，提高未来预测输出的准确性。
应当注意，MPC应用于供暖建筑每个房间散热器的阀门上，因此需要对每个房间建立状态空间模型并进行离散化。
应当注意，本发明每个房间的散热器流量都采用模型预测控制的方式进行控制。在每个用户的入口处安装变频水泵，水泵流量由各个房间流量的和来确定，通过变频水泵模型得出变频水泵在仿真期间的运行功率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，该供暖房间室温控制方法包括参考轨迹(1)、滚动优化模块(2)、控制变量模块(3)、房间热动态模型网络模块(4)和室温预测输出模型(5)；
其中，房间热动态模型网络模块(4)的具体结构如下：
将温度视为节点，室外环境温度To、外墙外表面温度Tw,ex、外墙内表面温度Tw,in和室内空气温度Tn依次串联，每二者间分别串联有热阻Rw,o、墙体本身热阻Rw和外墙与室内空气间的热阻Rw,i串联，形成第一串联支路；室外环境温度To、窗户热阻Rwin、室内空气温度Tn组成第二串联支路，并与第一串联支路并联；散热器温度Trad通过散热器热阻Rrad与室内空气温度Tn串联；室内物质温度Tm通过室内空气间热阻Ri,m与室内空气温度Tn串联；
外墙从太阳辐射得到的热量Qsolar,w在外墙外表面温度Tw,ex处输入能量；室内空气从太阳辐射得到的热量Qsolar,n在室内空气温度Tn处输入能量；室内热物质从太阳辐射得到的热量Qsolar,m和室内热物质自身的热增益Qinter,m在室内热物质温度Tm处输入能量；散热器从太阳辐射得到的热量Qsolar,rad和散热器从室内热物质获得的热量Qinter,rad在散热器温度Trad处输入能量；外墙外表面温度Tw,ex和外墙内表面温度Tw,in分别连接热容Cw；室内空气温度Tn连接热容Cn；散热器温度Trad连接热容Crad；室内热物质温度Tm连接热容Cm；所有热容的末端均接地处理；
设定输入与控制变量模块(3)的实际输出值拟合，获得参考轨迹(1)；参考轨迹(1)与室温预测输出模型(5)的预测输出值单向传输至滚动优化模块(2)，输出控制变量；控制变量分为两支路，一支路与外部扰动变量共同作用于控制变量模块(3)，输出实际输出值y，另一支路输入至房间热动态模型网络模块(4)，输出模型输出值ym；模型输出值ym分为两支路，一支路直接输入至室温预测输出模型(5)，另一支路与实际输出值y叠加输入至室温预测输出模型(5)，附加房间实时负荷，输出预测输出值yc。
2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，所述设定输入包括室温设定、人员参数和气象参数。
3.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，所述参考轨迹(1)为达到设定值的一条期望直线或曲线，其一阶指数形式的表达式为yr(k+i)＝αiy(k)+(1-αi)yr，
其中，
Figure FDA0003615754770000021
式中，Ts为采样周期，s；T为时间常数；y(k)为当前时刻k的实际输出值；yr为设定值；i为距当前时刻i时刻。
4.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，所述滚动优化模块(2)根据每个时刻设定温度、预测温度和未来数小时的气象参数求出相应时刻的热水流量、散热器散热量及水泵功率的最优控制序列，表示为：
Figure FDA0003615754770000022
其中，J为相应时刻的热水流量、散热器散热量及水泵功率的最优控制序列，N为预测时域，yct为第t个时间步长的预测输出值，yr为设定值；
滚动优化模块(2)将每个时刻的优化解序列的第一项作用于控制变量模块(3)，该时刻控制序列执行完毕后，根据实际温度与温度预测输出值的差值修正热动态模型网络模块(4)得到室温预测输出模型(5)。
5.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，所述控制变量模块(3)包括变频泵流量模型和调节阀模型，变频泵流量模型基于变频泵实际工况点扬程、流量与管网阻抗的关系，得出变频泵流量Q与转速n的关系式为：
Figure FDA0003615754770000031
其中，n0为水泵额定工况下的转速，r/min；Hp为进出口压力水头差，Pa；S为管道阻抗；H0为水泵额定转速下扬程，m；a1、a2为水泵性能系数；
基于变频水泵输出功率与泵、电机、变频器效率关系及流量、扬程、转速关系，得出变频水泵输出功率的计算公式为：
Figure FDA0003615754770000032
其中，Q为变频水泵流量，kg/s；ηp为泵的效率；
Figure FDA0003615754770000033
为转速比。
6.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，所述室温预测输出模型(5)为一深度学习算法，结合多组房间热动态模型网络模块(4)的模型输出值ym和控制变量模块(3)实际输出与房间热动态模型网络模块(4)模型输出值ym的差值|y-ym|，输出更为准确的预测输出值yc，其具体表达式如下：
x(k+1)＝Adx(k)+Bdu(k)+Edd(k)
yc(k)＝Cdx(k)
其中，x(k)是状态变量，u(k)是控制输入变量，d(k)是外部干扰变量，yc(k)是预测输出值，Ad、Bd、Cd、Ed为离散状态下的矩阵。
7.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的供暖房间室温控制方法，其特征在于，该供暖房间室温控制方法的具体步骤为：外部输入天气预报、人员作息和室温设定至模型预测控制器；模型预测控制器为包括房间动态模型、约束条件和目标函数的滚动优化模块(2)，结合室温预测输出模型(5)的当前状态实测温度(112)以及预测室温进行滚动优化，确定能够满足室温需求的最佳控制参数序列，将第一个优化参数用于控制变量模块(3)；控制变量模块(3)包括变频泵(109)和电动调节阀(110)，进行控制进入用户的流量，间接控制散热器末端的散热量，调节室温预测输出模型(5)的被控房间温度(112)。
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