变风量空调系统用非线性模型预测控制方法研究_陈炯德
在工业HVAC系统中,为了提高在大扰量下的控制精度,模型预测控制（MPC）被广泛应用。本文提出一种用于变风量（VAV）系统的非线性MPC。该非线性MPC采用具有外部输入的非线性自回归网络（NARX）和粒子群优化算法（PSO）。NARX模型旨在预测VAV系统的受控参数（室温）,PSO作为优化器,来获得VAV系统的最优控制变量。通过为成本函数的目标分配不同的权值,本文提出的非线性MPC能权衡VAV系统的控制精度和节能需求,以达到不同的控制效果。不同权值的两种方案在实验室的VAV系统中得到了验证,其中方案1仅考虑控制精度,方案2同时考虑了控制精度和节能性。分别将实验得到的两种方案的MPC的控制效果与基于PI控制器的定静压方法进行对比,实验结果表明:基于MPC的方案1可以实现室温稳定在设定值±0. 5℃的控制精度范围；基于MPC的方案2显示出更好的节能特性,与定静压方法对比,节能率达到23. 7%。
- 2021-04-19
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