于會(huì)群，沈 昱，邱亞鳴，彭道剛

基于PSO-DW-DAC的燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)溴化鋰熱電聯(lián)供系統(tǒng)模型辨識(shí)

于會(huì)群1，沈 昱1，邱亞鳴2，彭道剛1

（1.上海電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院，上海 200090；2.上海明華電力科技有限公司，上海 200090）

目前對(duì)于“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰吸收式冷熱水機(jī)組”的熱電聯(lián)供系統(tǒng)建模研究主要集中在機(jī)理建模，而使用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)系統(tǒng)建模更簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確。本文通過(guò)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工藝流程、動(dòng)態(tài)特性的分析，選擇出系統(tǒng)輸入初始輔助變量，結(jié)合主元分析法確定主要輸入量，將系統(tǒng)簡(jiǎn)化為三輸入三輸出的多變量耦合系統(tǒng)，通過(guò)基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重與加速因子的粒子群算法（PSO-DW-DAC）對(duì)制熱工況下運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)建模。驗(yàn)證表明：PSO-DW-DAC相比傳統(tǒng)粒子群算法具有更好的搜索能力以及搜索效率；通過(guò)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)熱電聯(lián)供系統(tǒng)進(jìn)行建模研究是可行的。本文可為系統(tǒng)控制與優(yōu)化運(yùn)行研究提供依據(jù)。

燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)；溴化鋰吸收式冷熱水機(jī)組；熱電聯(lián)供；主元分析法；改進(jìn)粒子群算法；參數(shù)辨識(shí)

近年來(lái)，為了更好地節(jié)約能源和保護(hù)環(huán)境，我國(guó)分布式能源系統(tǒng)發(fā)展迅速，其最主要的實(shí)現(xiàn)形式為冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)。冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)顧名思義為用戶(hù)同時(shí)提供冷、熱、電3種形式的能量。冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的配置形式主要有“蒸汽輪機(jī)+溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組”“燃?xì)廨啓C(jī)+溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組”“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組”等[1-2]。燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)具有發(fā)電效率高、設(shè)備集成度高、安裝快捷等特點(diǎn)，故本文依托上海某分布式能源系統(tǒng)中“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+煙氣熱水溴化鋰單雙效復(fù)合型吸收式冷熱水機(jī)組（溴化鋰機(jī)組）”進(jìn)行研究。

系統(tǒng)建模方法分為機(jī)理建模、經(jīng)驗(yàn)建模和機(jī)理與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的方法。對(duì)于冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)，目前多數(shù)研究由于沒(méi)有數(shù)據(jù)支撐，多采用機(jī)理法建模。史汝濤[3]通過(guò)建立燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)溴化鋰機(jī)組的數(shù)學(xué)模型，在MATLAB中建模仿真，研究冷熱電負(fù)荷突然變化對(duì)于系統(tǒng)主要部件參數(shù)的影響。張慶偉[4]利用平均值模型法對(duì)發(fā)電機(jī)組進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)建模，采用集總參數(shù)法對(duì)系統(tǒng)中各種換熱器及吸收式制冷機(jī)建立動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。黃河清[5]將構(gòu)建的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型利用EES軟件建立軟件計(jì)算頁(yè)面，分析空燃比、環(huán)境溫度等對(duì)于分布式能源系統(tǒng)效率的影響。趙德材[6]在機(jī)理建模的基礎(chǔ)上，利用Hammerstein模型結(jié)構(gòu)快速辨識(shí)復(fù)現(xiàn)出MGT-LiBr CCHP系統(tǒng)簡(jiǎn)化非線(xiàn)性模型。張雪梅等[7]建立了微燃機(jī)分布式能源系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行動(dòng)態(tài)能耗計(jì)算，分析了其經(jīng)濟(jì)性。由于目前對(duì)于“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰機(jī)組”分布式能源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模研究較少，故本文采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模研究，為進(jìn)一步進(jìn)行系統(tǒng)控制策略研究提供依據(jù)。

1 熱電聯(lián)供系統(tǒng)分析

1.1 燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+煙氣熱水型溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組

上海某分布式能源系統(tǒng)選用3 203 kW燃?xì)鈨?nèi)燃發(fā)電機(jī)組，配套制冷量3 146 kW/制熱量3 146 kW的二段式煙氣熱水溴化鋰單雙效復(fù)合型吸收式冷熱水機(jī)組[8]。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰機(jī)組系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

空氣與天然氣進(jìn)入混合器，經(jīng)過(guò)壓氣機(jī)增壓升溫，通過(guò)中冷器降溫提高進(jìn)氣量，到氣缸中燃燒產(chǎn)生熱量推動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)電，燃燒產(chǎn)生的煙氣以及缸套水余熱作為驅(qū)動(dòng)熱源，利用溴化鋰溶液特性以及水作為制冷劑實(shí)現(xiàn)溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組制冷熱。該二段式煙氣熱水溴化鋰機(jī)組將蒸汽發(fā)生器、雙效冷凝器和熱水發(fā)生器、單效冷凝器設(shè)置在同一個(gè)低發(fā)冷凝器筒內(nèi)。同理，雙效蒸發(fā)器、雙效吸收器以及單效蒸發(fā)器和單效吸收器布置在同一個(gè)蒸發(fā)吸收器筒體里。溴化鋰機(jī)組制冷熱過(guò)程中產(chǎn)生冷劑循環(huán)和溶液循環(huán)。系統(tǒng)工藝流程如圖2所示。

以制熱工況為例，冷劑循環(huán)時(shí)，缸套水直接送入供熱系統(tǒng)供熱。供熱熱水從第一熱水進(jìn)口管進(jìn)入，經(jīng)煙氣換熱器中排放出的煙氣3Y加熱升溫后進(jìn)入雙效蒸發(fā)器進(jìn)一步加熱。高溫?zé)煔?Y從煙氣進(jìn)氣口進(jìn)入高壓發(fā)生器加熱溴化鋰溶液之后，產(chǎn)生高溫冷劑蒸汽，直接進(jìn)入雙效蒸發(fā)器放出熱量給供熱熱水，實(shí)現(xiàn)制熱。溶液循環(huán)時(shí)，雙效吸收器中的溴化鋰稀溶液6S經(jīng)雙效溶液泵SP4加壓后依次進(jìn)入低溫?zé)峤粨Q器與高溫?zé)峤粨Q器（此時(shí)的熱交換器僅作為溶液通道使用），最后到達(dá)高壓發(fā)生器，經(jīng)其加熱蒸發(fā)去水分的溴化鋰濃溶液5S再返回雙效吸收器中，完成循環(huán)。綜上所述，該系統(tǒng)輸出為發(fā)電量、制熱量以及制冷量；影響輸出的量有很多，例如燃?xì)饬?、煙氣三通閥開(kāi)度、熱源熱水三通閥開(kāi)度、冷卻水進(jìn)出口溫度、冷凍水進(jìn)出口溫度、氧氣量、用戶(hù)電負(fù)荷及冷熱電負(fù)荷等，因此需要對(duì)輸入量選擇進(jìn)行進(jìn)一步分析。

圖2 燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰熱電聯(lián)供系統(tǒng)工藝流程

1.2 燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰熱電聯(lián)供系統(tǒng)輸入量確定

1.2.1 影響燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰熱電聯(lián)供系統(tǒng)輸出因素分析

為了進(jìn)一步了解熱電聯(lián)供系統(tǒng)對(duì)象特性，對(duì)其動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行詳細(xì)分析。由于機(jī)組運(yùn)行限制，只能實(shí)現(xiàn)制冷與制熱的單模控制，且目前只得到制熱工況數(shù)據(jù)，所以本文以制熱工況為例進(jìn)行分析（制冷工況同理）。

1）節(jié)氣門(mén)開(kāi)度開(kāi)大直接影響燃料量，燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)的發(fā)電功率會(huì)迅速上升，隨后上升速度逐漸減小，并很快達(dá)到穩(wěn)定。制熱量的變化要通過(guò)煙氣溫度以及缸套水溫度的變化才能實(shí)現(xiàn)，所以響應(yīng)時(shí)間較發(fā)電效率響應(yīng)長(zhǎng)，變化速率較慢。

2）當(dāng)煙氣三通閥開(kāi)度加大時(shí)直接影響到煙氣溫度及流量的變化，所以會(huì)最直接地影響到溴化鋰機(jī)組制熱溫度的變化。其引起的制熱溫度的上升速度相對(duì)于節(jié)氣門(mén)開(kāi)度增大引起的制熱溫度上升速度會(huì)更加快速，發(fā)電功率大小保持不變。

3）當(dāng)熱源熱水三通閥開(kāi)度變化，情況與煙氣三通閥相似，機(jī)組的發(fā)電功率不會(huì)受到影響。缸套水溫度不僅關(guān)系到制熱溫度，還需要將缸套水回水溫度控制在適當(dāng)?shù)臏囟葍?nèi)使燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)能夠正常運(yùn)行。同時(shí)缸套水本身溫度不是很高，屬于低溫?zé)嵩?，且在制熱工況時(shí)一般用來(lái)預(yù)熱供熱熱水，所以缸套水對(duì)于制熱溫度的影響相對(duì)煙氣溫度來(lái)說(shuō)較小、較緩慢。另外，由于增大熱源熱水三通閥開(kāi)度時(shí)會(huì)減小煙氣與熱源熱水的比例，可能會(huì)發(fā)生制熱溫度反而下降的情況。

4）冷凍水流量會(huì)直接影響冷凍水出口溫度和蒸發(fā)器壓力，決定了冷劑蒸汽蒸發(fā)量。流量增加，冷劑蒸汽吸收更多熱量，系統(tǒng)制熱量增加。

5）用戶(hù)冷熱負(fù)荷下降時(shí)，溴化鋰機(jī)組的工作負(fù)荷也降低，溴化鋰機(jī)組的制熱效率反而會(huì)升高。

6）冷凍水出口溫度提高可以增大溴化鋰機(jī)組的放氣范圍，從而提高制熱量。

7）大氣溫度越高，燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)的煙氣溫度、發(fā)電功率會(huì)降低，因此希望大氣溫度越低越好。

8）大氣壓力主要由海拔因素引起。大氣壓力增高，會(huì)引起煙氣余熱溫度升高，燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)發(fā)電功率增加，制熱量增加。

9）燃料熱值越低會(huì)影響煙氣出口溫度降低，發(fā)電功率下降，從而引起制熱量的下降。

除了以上提到的影響因素，用戶(hù)電負(fù)荷、冷卻水進(jìn)口溫度、冷凍水進(jìn)口溫度等都對(duì)系統(tǒng)有一定影響。根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、工藝流程、機(jī)理分析以及實(shí)際項(xiàng)目特點(diǎn)，初步選定節(jié)氣門(mén)開(kāi)度、煙氣三通閥開(kāi)度、熱源熱水三通閥開(kāi)度、冷凍水流量、冷凍水出口溫度、用戶(hù)冷熱負(fù)荷、大氣溫度、燃料熱值作為輸入變量。如此多輸入變量對(duì)于建模造成了很大的困難，因此選用主元分析法對(duì)影響因素進(jìn)行分析，選擇出系統(tǒng)的主要變量。

1.2.2 基于主元分析法的輸入變量選擇

主元分析法（principal component analysis，PCA）是一種能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)降維和特征提取的多元統(tǒng)計(jì)方法，能夠用來(lái)分析事物的主要矛盾[9]。主元分析的計(jì)算步驟如圖3所示。

圖3 主元分析計(jì)算步驟

在進(jìn)行主元分析時(shí)，變量號(hào)與實(shí)際變量對(duì)應(yīng)情況見(jiàn)表1。

表1 主元分析時(shí)各變量號(hào)對(duì)應(yīng)變量

Tab.1 The variable corresponding to each variable number in PCA

通過(guò)主元分析得到各變量的特征根、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率，結(jié)果見(jiàn)表2。依據(jù)表2即可確定本系統(tǒng)的主元變量。

綜上，由于前3個(gè)主要調(diào)節(jié)變量已經(jīng)使累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到95%以上，所以選擇節(jié)氣門(mén)開(kāi)度（對(duì)應(yīng)燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)天然氣與空氣混合氣進(jìn)氣量）、煙氣三通閥開(kāi)度、熱源熱水三通閥開(kāi)度作為系統(tǒng)模型的輸入量。最終得到系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型如圖4所示。

表2 各主元的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

Tab.2 The variance contribution rate and cumulative contribution rate of each principal element

圖4 系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型

2 系統(tǒng)辨識(shí)

2.1 基本粒子群算法

粒子群算法（PSO）是由Kennedy等設(shè)計(jì)的一種群體智能算法，其設(shè)計(jì)思想主要來(lái)源于對(duì)鳥(niǎo)群、魚(yú)群等生物群體運(yùn)動(dòng)行為的研究[10]。PSO依賴(lài)于個(gè)體間的信息交換來(lái)達(dá)到整個(gè)群體共同進(jìn)化，便于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算速度快，適合用來(lái)解決如本文系統(tǒng)的非線(xiàn)性問(wèn)題。其基本流程如圖5[11]所示。

2.2 基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重與加速因子的粒子群算法

根據(jù)實(shí)驗(yàn)證明粒子群算法的慣性權(quán)重對(duì)于算法的搜索能力影響深遠(yuǎn)，而加速因子1、2則會(huì)很大程度影響算法的收斂速率[12]。所以選擇合適的慣性權(quán)重系數(shù)以及加速因子對(duì)粒子群算法的優(yōu)化效果至關(guān)重要。本文提出基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重與加速因子的粒子群算法（particle swarm optimization algorithm based on dynamic inertial weight and acceleration coefficients，PSO-DW-DAC），從而同時(shí)提高算法的搜索能力和收斂速率。

圖5 粒子群算法流程

慣性權(quán)重公式為

加速因子公式為：

式中：max、min為慣性權(quán)重系數(shù)的最大值和最小值；為迭代次數(shù)；max為最大迭代次數(shù)；為慣性調(diào)整因子；betarnd為服從貝塔分布的隨機(jī)數(shù)，且貝塔分布能夠擬合出均勻分布、正態(tài)分布等多種分布[13]；11、12為加速因子1的初始值和結(jié)束值；21、22為加速因子2的初始值和結(jié)束值。

采用余弦函數(shù)和貝塔分布調(diào)整慣性權(quán)重系數(shù)，這作為非線(xiàn)性調(diào)整方法，對(duì)于粒子的尋優(yōu)路徑提供了更多可能；而貝塔分布也防止了余弦函數(shù)對(duì)于慣性權(quán)重的調(diào)整過(guò)大或過(guò)快，避免其陷入早熟。

加速因子影響了當(dāng)前粒子和其他粒子之間的關(guān)系。1過(guò)大時(shí)，粒子的全局遍歷性就會(huì)受到影響；2過(guò)大時(shí)，則會(huì)造成算法早熟。所以需要使1值前期較大，2值后期較小[12]。

通過(guò)動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)重與加速因子，實(shí)現(xiàn)提高早期全局搜索能力、后期局部搜索能力，同時(shí)提高了粒子搜索速率，并且避免了部分粒子早熟對(duì)辨識(shí)結(jié)果造成的影響。

分別使用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群算法（particle swarm optimization algorithm based on dynamic inertial weight，PSO-DW）、動(dòng)態(tài)加速因子粒子群算法（particle swarm optimization algorithm based on dynamic acceleration coefficients，PSO-DAC）以及本文提出的PSO-DW-DAC對(duì)同一測(cè)試函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)比算法的性能。選用Schaffer函數(shù)（式(4)），得到測(cè)試曲線(xiàn)如圖6所示。

從圖6可知，PSO、PSO-DW、PSO-DAC等算法需要20~35次才能達(dá)到收斂，而PSO-DW-DAC僅需不到10次，這充分說(shuō)明了該算法擁有更好的收斂性。同時(shí)，PSO-DW-DAC算法的收斂速度也更快，因此本文使用PSO-DW-DAC進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。

2.3 數(shù)據(jù)處理

從某燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組24 h的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中選取數(shù)據(jù)段。選取的數(shù)據(jù)段一般起始于穩(wěn)定工況點(diǎn)，并且終止于某個(gè)穩(wěn)定工況點(diǎn)，還需要有一定的起伏，這樣有利于零初值點(diǎn)的確定，以及辨識(shí)過(guò)程中數(shù)據(jù)處理、參數(shù)確定，且一定程度上提高了辨識(shí)結(jié)果的收斂性。先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行零初值處理后觀(guān)察數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)0~15 000 s內(nèi)的數(shù)據(jù)滿(mǎn)足有一定起伏、從穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)的條件，截取這段數(shù)據(jù)用作辨識(shí)，其余數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證工作。截取之后的數(shù)據(jù)段圖形如下圖7所示。

2.4 模型辨識(shí)

恰當(dāng)?shù)哪Ｐ徒Y(jié)構(gòu)對(duì)于模型辨識(shí)的精確度影響很大。本文將系統(tǒng)作為一個(gè)三輸入三輸出的多變量耦合系統(tǒng)進(jìn)行研究，其結(jié)構(gòu)方框圖如圖8所示。

圖8 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方框圖

根據(jù)對(duì)本系統(tǒng)的研究，認(rèn)為其本質(zhì)屬于熱工對(duì)象。根據(jù)常見(jiàn)的熱工對(duì)象模型形式分析，以及上文對(duì)于本系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性分析，圖8所示9組控制通道對(duì)象皆屬于自平衡對(duì)象，所以對(duì)象階次大致為1~4階。一般來(lái)說(shuō)溫度系統(tǒng)選擇帶遲延的傳遞函數(shù)，但是由實(shí)際曲線(xiàn)可知其溫度跟隨輸入變化很快，加之初步試驗(yàn)，可以選擇無(wú)遲延的模型結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)中熱源熱水三通閥和煙氣三通閥對(duì)于系統(tǒng)的發(fā)電功率幾乎無(wú)影響，可以理解為不存在慣性環(huán)節(jié)，其余各輸入與輸出之間大致成正作用關(guān)系。

綜上所述，結(jié)合文獻(xiàn)[14-17]，以及多種模型試驗(yàn)后，選擇無(wú)遲延環(huán)節(jié)的二階慣性環(huán)節(jié)作為每個(gè)通道的傳遞函數(shù)，即

由于目前關(guān)于本系統(tǒng)的模型辨識(shí)研究尚少，所以首先通過(guò)少量專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)確定大致范圍，在此基礎(chǔ)上通過(guò)不斷實(shí)驗(yàn)修改各參數(shù)范圍，得到辨識(shí)參數(shù)的最終大致范圍：11∈(20, 40)，11∈(100, 200)，13∈(0, 5)，13∈(100, 500)，23∈(0, 5)，23∈(100, 800)，33∈(0, 0.5)，33∈(50, 500)。

粒子群算法的基本設(shè)置為，選用最小二乘法作為適應(yīng)度函數(shù)，即

式中：()表示實(shí)際數(shù)據(jù)，0()表示辨識(shí)出的數(shù)據(jù)；根據(jù)最小二乘法的原理，越小則代表實(shí)際數(shù)據(jù)與辨識(shí)結(jié)果的誤差越小，結(jié)果也就越精確。

為了得到更精確的結(jié)果，設(shè)置粒子個(gè)數(shù)=120，最大前進(jìn)步數(shù)max=250，認(rèn)知及社會(huì)因子11=2，12=0.5，21=0.5，22=2。另外，為了讓算法在后期有更好的全局尋優(yōu)能力，設(shè)置=0.1，betarnd函數(shù)中=1，=2，max=0.9，min=0.3。圖9為最終辨識(shí)結(jié)果。辨識(shí)出的節(jié)氣門(mén)開(kāi)度-發(fā)電功率、節(jié)氣門(mén)開(kāi) 度-制冷溫度、節(jié)氣門(mén)開(kāi)度-制熱溫度、煙氣三通閥開(kāi)度-發(fā)電功率、煙氣三通閥開(kāi)度-制冷溫度、煙氣三通閥開(kāi)度-制熱溫度、熱源熱水三通閥開(kāi)度-發(fā)電功率、熱源熱水三通閥開(kāi)度-制冷溫度、熱源熱水三通閥開(kāi)度-制熱溫度等9組通道傳遞函數(shù)為：

2.5 模型驗(yàn)證

將PSO-DW-DAC、PSO辨識(shí)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)比較，以驗(yàn)證系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果，如圖10所示。

從圖10可以看出，PSO-DW-DAC辨識(shí)曲線(xiàn)比PSO辨識(shí)曲線(xiàn)對(duì)實(shí)際運(yùn)行曲線(xiàn)擬合效果更好，可以看作是系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，驗(yàn)證了PSO-DW-DAC算法的優(yōu)越性，同時(shí)表明此類(lèi)系統(tǒng)可以使用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行模型辨識(shí)建模，對(duì)系統(tǒng)的控制、優(yōu)化運(yùn)行研究具有實(shí)用價(jià)值。

3 結(jié) 論

1）分布式能源系統(tǒng)中“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+煙氣熱水溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組”熱電聯(lián)供系統(tǒng)可以簡(jiǎn)化為一個(gè)三輸入三輸出的多變量耦合系統(tǒng)。

2）結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重與加速因子提出的PSO-DW-DAC算法比傳統(tǒng)PSO算法更具優(yōu)越性，搜索能力更佳，收斂速度更快。

3）“燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)+溴化鋰?yán)錈崴畽C(jī)組”通過(guò)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法進(jìn)行模型辨識(shí)是可行的。本文為此類(lèi)熱電聯(lián)供系統(tǒng)的建模研究提供了一種新的思路。

［1］劉月琴, 代炎, 葉水泉. 基于燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)的熱電冷三聯(lián)供系統(tǒng)[J]. 制冷空調(diào)與電力機(jī)械, 2008, 29(3): 1-6.

LIU Yueqin, DAI Yan, YE Shuiquan. Combined cooling, heating and power system based on gas engine[J]. Refrigeration Air Conditioning & Electric Power Machinery, 2008, 29(3): 1-6.

［2］韓中合, 祁超, 向鵬, 等. 分布式能源系統(tǒng)效益分析及綜合評(píng)價(jià)[J]. 熱力發(fā)電, 2018, 47(2): 31-36.

HAN Zhonghe, QI Chao, XIANG Peng, et al. Benefit analysis and comprehensive evaluation for distributed energy system[J]. Thermal Power Generation, 2018, 47(2): 31-36.

［3］史汝濤. 基于燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)與溴化鋰制冷機(jī)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)仿真研究[D]. 濟(jì)南: 山東大學(xué), 2015: 34-77.

SHI Rutao. Simulation research on CCHP system based on gas engine and lithium bromide chiller[D]. Ji’nan: Shandong University, 2015: 34-77.

［4］張慶偉. 基于燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2015: 17-103.

ZHANG Qingwei. Dynamic performance research of combined cooling heating and power system based on gas engine[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2015: 17-103.

［5］黃河清. 分布式能源系統(tǒng)仿真研究[D]. 合肥: 合肥工業(yè)大學(xué), 2015: 35-66.

HUANG Heqing. Distributed energy system simulation research[D]. Hefei: Hefei University of Technology, 2015: 35-66.

［6］趙德材. 微燃機(jī)-LiBr制冷機(jī)分布式能源系統(tǒng)建模及非線(xiàn)性控制[D]. 南京: 東南大學(xué), 2016: 11-83.

ZHAO Decai. Modeling and nonlinear control of MGT-LiBr chiller distributed energy system[D]. Nanjing: Southeast University, 2016: 11-83.

［7］張雪梅, 胡小堅(jiān), 李偉奇, 等. 微型燃?xì)廨啓C(jī)分布式能源系統(tǒng)動(dòng)態(tài)能耗分析與優(yōu)化應(yīng)用[J]. 熱力發(fā)電, 2010, 39(1): 1-5.

ZHANG Xuemei, HU Xiaojian, LI Weiqi, et al. Dynamic energy consumption analysis and optimized operation of distributed energy system based on micro-gas-turbines[J]. Thermal Power Generation, 2010, 39(1): 1-5.

［8］雙良節(jié)能系統(tǒng)股份有限公司. 二段式煙氣熱水單雙效復(fù)合型溴化鋰吸收式制冷機(jī)組: 201220554888.X[P]. 2013-05-01[2019-07-31].

Shuangliang Eco-Energy Systems Co., Ltd.. Two-stage flue gas hot water single and double effect composite lithium bromide absorption refrigeration unit: 20122055 4888.X[P]. 2013-05-01[2019-07-31].

［9］ ZHAO W Z, LIU Q G, LV Y S, et al. Texture variation adaptive image denoising with nonlocal PCA[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28(11): 5537-5551.

［10］ KENNEDY J, EBERHART R C. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of IEEE International Con-ference On Neural Networks. Perth, Australia: IEEE, 1995: 1942-1948.

［11］ 韓璞. 現(xiàn)代工程控制論[M]. 北京: 中國(guó)電力出版社, 2017: 230-337.

HAN Pu. Modern engineering cybernetics[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2017: 230-337.

［12］ 滕志軍, 呂金玲, 郭力文, 等. 基于動(dòng)態(tài)加速因子的粒子群優(yōu)化算法研究[J]. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī), 2017, 34(12): 125-129.

TENG Zhijun, LYU Jinling, GUO Liwen, et al. Research on particle swarm optimization based on dynamic accelera-tion coefficients[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(12): 125-129.

［13］ 黃洋, 魯海燕, 許凱波, 等.一種動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的簡(jiǎn)化均值粒子群優(yōu)化算法[J]. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2018, 39(12): 2590-2595.

HUANG Yang, LU Haiyan, XU Kaibo, et al. Simplified mean particle swarm optimization algorithm with dynamic adjustment of inertia weight[J]. Journal of Chinese Computer Systems, 2018, 39(12): 2590-2595.

［14］ 肖固城, 唐飛, 廖清芬, 等. 一種可改善失步振蕩模式的風(fēng)電虛擬慣性控制策略[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(13): 61-70.

XIAO Gucheng, TANG Fei, LIAO Qingfen, et al. A virtual inertia control strategy of wind power to improve the out-of-step oscillation modes[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(13): 61-70.

［15］ 張俊禮. 微型燃?xì)廨啓C(jī)冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)集成優(yōu)化與動(dòng)態(tài)運(yùn)行規(guī)律研究[D]. 南京: 東南大學(xué), 2015: 34-114.

ZHANG Junli. Integrated optimization and dynamic characteristic research on microturbine-based cooling, heating and power system[D]. Nanjing: Southeast University, 2015: 34-114.

［16］ 徐巖, 申南軒, 朱曉榮, 等. 適用于繼電保護(hù)整定計(jì)算的雙饋風(fēng)電機(jī)組等效模型[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2018, 46(18): 114-120.

XU Yan, SHEN Nanxuan, ZHU Xiaorong, et al. Equivalent model of DFIG for relay protection setting calculation[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(18): 114-120.

［17］ 耿健, 張雨飛, 范赫, 等. 多變量DMC預(yù)測(cè)控制在MGT-CCHP系統(tǒng)中應(yīng)用[J]. 工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置, 2017(5): 79-83.

GENG Jian, ZHANG Yufei, FAN He, et al. Application of multivariable DMC predictive control in MGT-CCHP system[J]. Industrial Instrumentation & Automation, 2017(5): 79-83.

Model identification of gas internal combustion engine lithium bromide heating-power supply system based on PSO-DW-DAC

YU Huiqun1, SHEN Yu1, QIU Yaming2, PENG Daogang1

(1. College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;2. Shanghai Minghua Electric Power Science & Technology Co., Ltd., Shanghai 200090, China)

At present, the modeling research on combined heating and power (CHP) system of ‘gas internal combustion engine + lithium bromide absorption type hot and cold water unit’ mainly focuses on mechanism modeling. However, using a data-driven approach to model the system is easier and more accurate. In this paper, by analyzing the system structure, process flow and dynamic characteristics, the input initial auxiliary variables of the system are selected, and the main input variables are determined by principal component analysis. The system is simplified into a three-input and three-output multi-variable coupling system. Then, by using particle swarm optimization algorithm based on dynamic inertia weight and acceleration factor (PSO-DW-DAC), the operating data under heating conditions are identified and modeled. The verification shows that, the PSO-DW-DAC has better search ability and higher search efficiency than the conventional particle swarm optimization algorithm (PSO), and it is feasible to model the cogeneration system through data-driven methods. The result provides a basis for system control and optimization operation research.

gas internal combustion engine, lithium bromide absorption type hot and cold water unit, CHP, principal component analysis, improved PSO algorithm, parameter identification

Shanghai Science and Technology Innovation Action Plan Social Development Project (16DZ1202500); Shanghai Science and Technology Commission Engineering Technology Research Center Project (14DZ2251100)

TM611.2；TK115；TP274

A

10.19666/j.rlfd.201907195

于會(huì)群, 沈昱, 邱亞鳴, 等. 基于PSO-DW-DAC的燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)溴化鋰熱電聯(lián)供系統(tǒng)模型辨識(shí)[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(12): 38-45. YU Huiqun, SHEN Yu, QIU Yaming, et al. Model identification of gas internal combustion engine lithium bromide heating-power supply system based on PSO-DW-DAC[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(12): 38-45.

2019-07-31

上海市“科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”社會(huì)發(fā)展領(lǐng)域項(xiàng)目(16DZ1202500)；上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目(14DZ2251100)

于會(huì)群(1978)，女，博士，副教授，主要研究方向?yàn)殡娬咀詣?dòng)化與新能源發(fā)電技術(shù)等，yuhuiqun@shiep.edu.cn。

（責(zé)任編輯 劉永強(qiáng)）