空氣源熱泵熱水系統(tǒng)的分層遞階多agent控制方法實現(xiàn).pdf

1、隨著能源緊缺問題越來越嚴峻和節(jié)能減排任務的提出，空氣源熱泵由于其高效節(jié)能、使用安全等獨特的優(yōu)勢受到商家的廣發(fā)關注。然而，當前的空氣源熱泵熱水系統(tǒng)依然存在不能充分利用空氣熱源和制水水溫固定不變的問題。針對這點，本文主要致力于智能控制理論的研究，把模糊控制、BP網(wǎng)絡以及分層遞階多agent控制理論引入到空氣源熱泵熱水系統(tǒng)中，解決當前問題，提高系統(tǒng)的智能程度。主要研究成果如下:
　　1)通過對空氣源熱泵工作特性的詳細分析，采用分層遞階控

2、制的層次結構把熱水系統(tǒng)逐層分解成一個個子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)采用具有獨立求解問題能力的agent分別實現(xiàn)，從而簡化了控制線路，使復雜的控制系統(tǒng)簡單化。
　　2)針對制水水溫固定不變的問題，把模糊控制技術引入到水箱水溫設定控制中，設計了控制規(guī)則加權因子自適應的水溫設定模糊判定器，使其能夠以氣溫平均值和氣溫平均值變化量為輸入變量自動將水箱制水水溫設定在[39℃，52℃]范圍內。
　　3)針對不能合理配置機組啟動時間使其工作在最佳制熱

3、效率下的問題，提出根據(jù)預測的熱水裝置的熱水產(chǎn)率和制水任務約束合理調整機組啟動時間的決策方案。通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習研究，設計了熱水裝置的熱水產(chǎn)率預測器，并把既加有動量因子又能動態(tài)調整學習速率的BP網(wǎng)絡和只加入動量因子但不能動態(tài)調整學習速率的BP網(wǎng)絡以及動態(tài)調整學習速率但沒有加入動量因子BP網(wǎng)絡的預測效果進行了對比分析。分析表明，既加有動量因子又能動態(tài)調整學習速率的BP網(wǎng)絡具有較好的預測效果，能夠滿足工程實踐需要。
　　本文設計的