制冷站双目标权重自适应非线性预测控制
魏东1
闫畔2
冯浩东3
1.北京建筑大学电气与信息工程学院,北京 100032;北京市建筑大数据智能处理重点实验室,北京 1000322.北京建筑大学电气与信息工程学院,北京 1000323.北京北方华创微电子装备有限公司,北京 100176
摘要：针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5％;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43％.
关键词：制冷站非线性系统预测控制神经网络权重自适应模糊逻辑双目标优化
论文发表日期：2024-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 49-58 )
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