【摘 要】
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针对热网非线性、时变、大滞后特性,结合神经网络和一般广义预测控制算法,通过改进BP神经网络解耦器将来自其它通道的耦合影响视为可测干扰进行补偿,解决供热系统中存在的耦
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,大唐黑龙江发电有限公司
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针对热网非线性、时变、大滞后特性,结合神经网络和一般广义预测控制算法,通过改进BP神经网络解耦器将来自其它通道的耦合影响视为可测干扰进行补偿,解决供热系统中存在的耦合问题;设计了神经网络解耦控制器来调节一次网的流量分配,进而间接调控二次网各用户的室内温度,提高热网的供热质量,达到稳定和均衡供热.Matlab仿真结果表明,在二次网用户初始温度相差越小的情况下,神经网络算法所需的调节时间越短,达到的控制效果越理想,即使在二次网各用户初始温度相差很大,经过一段较长时间的调节,也能够逐渐实现均匀供热.
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