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并联式太阳能热泵热水机组智能控制系统研究

作　者: 楼静
导　师: 江乐新
学　校: 中南大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 并联式太阳能热泵热水机组 能源利用率 智能控制 BP神经网络
分类号: TK513
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 238次
引　用: 4次
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内容摘要


随着太阳能热利用和热泵技术的快速发展,太阳能热泵供热水技术逐步成为目前能源界研究开发的热点,并联式太阳能热泵热水机组(简称PSAHP)因其节能、环保、运行可靠等特点,广泛应用于各类大中型热水工程。由于太阳能热泵在我国尚属于推广使用初期,其控制采用的是简单的逻辑控制,如何采用先进的控制技术以保证太阳能热泵系统最大限度的节能和稳定供热是其急需解决的一个关键问题。本文对PSAHP智能控制系统进行了深入研究,在综合分析PSAHP能源利用率影响因素的基础上,提出了基于BP神经网络理论的PSAHP智能控制策略,针对以上研究内容,开展了如下的具体工作:理论分析了影响PSAHP能源利用率的因素,提出了一种全新的以提高PSAHP能源利用率为目的的运行控制策略。实验测试了太阳辐射量与蓄热水箱水温升的关系,确定了开启热泵机组的太阳辐射量临界值;通过实验,研究了环境温度与热泵机组能耗、运行时间及能源利用率之间的关系,热泵机组能耗与运行时间随着环境温度的升高而降低,而能源利用率随着环境温度的升高而增大,实验结果和理论分析能够较好吻合。在此基础上,建立了基于BP神经网络的PSAHP能源利用率预测模型,能根据当天的太阳辐射、环境温度、初始水温等参数的变化预测热泵机组的运行时间及能源利用率,针对热泵机组除霜等不确定因素的影响,采用模糊系统对预测结果进行修正。运用MATLAB软件,对预测模型进行了仿真模拟,整体预测结果良好。结合PSAHP运行特点,在原有的控制器基础上,设计了PSAHP智能控制系统软件部分。运用VB6.0语言编制了上位机控制软件,实现BP神经网络算法、模糊修正、上位机与西门子S7-200 PLC之间的数据通讯及数据存储等功能。采用模块化设计思想,运用STEP-7编程软件编制了PLC运行程序。测试结果表明:智能控制系统预测效果良好,与原有的控制系统相比,热水能源利用率提高了约20%,实现了真正意义上的节能。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-18
  1.1 课题来源  8
  1.2 课题研究的背景及意义  8-11
    1.2.1 课题研究的背景  8-9
    1.2.2 课题研究的意义  9-11
  1.3 国内外研究现状  11-15
  1.4 神经网络的应用现状  15-16
  1.5 本文的主要研究内容  16-18
第二章 PSAHP能源利用率数学模型建立及影响因素分析  18-29
  2.1 PSAHP能源利用率总体数学模型分析  18-19
  2.2 PSAHP能源利用率影响因素分析  19-28
    2.2.1 太阳辐射强时能源利用率影响因素  19-21
    2.2.2 太阳辐射弱时能源利用率影响因素  21-25
    2.2.3 太阳辐射中等时能源利用率影响因素  25-28
  2.3 本章小结  28-29
第三章 PSAHP能源利用率影响因素的实验研究  29-37
  3.1 PSAHP实验测试系统设计  29-30
  3.2 太阳辐射量影响实验  30-31
    3.2.1 实验方案  30-31
    3.2.2 实验结果及分析  31
  3.3 环境温度影响实验  31-36
    3.3.1 实验数据采集  32-34
    3.3.2 实验结果及分析  34-36
  3.4 本章小结  36-37
第四章 PSAHP能源利用率预测模型的建立及仿真  37-61
  4.1 基于BP神经网络PSAHP能源利用率预测模型建立  37-54
    4.1.1 PSAHP运行过程分析  37-38
    4.1.2 BP神经网络预测原理与算法  38-40
    4.1.3 BP神经网络算法实现  40
    4.1.4 BP网络设计  40-46
    4.1.5 BP网络训练  46-47
    4.1.6 网络隐层节点数的确定  47-50
    4.1.7 网络训练函数的确定  50-51
    4.1.8 预测结果修正  51-54
  4.2 预测模型的MATLAB仿真研究  54-59
    4.2.1 BP网络预测模型仿真  54-57
    4.2.2 模型应用  57-59
  4.3 本章小结  59-61
第五章 PSAHP智能控制系统的设计及实现  61-68
  5.1 上位机控制软件设计  61-63
    5.1.1 串口通讯模块设计  61-62
    5.1.2 神经网络BP算法模块设计  62
    5.1.3 模糊修正模块设计  62
    5.1.4 数据存储模块设计  62-63
  5.2 PLC程序设计  63-66
  5.3 智能控制系统的运行效果  66-67
  5.4 本章小结  67-68
第六章 总结与展望  68-71
  6.1 全文总结  68-69
  6.2 工作展望  69-71
参考文献  71-76
附录1 实验主要配置  76-77
附录2 串口通讯程序  77-80
致谢  80-81
攻读硕士学位期间主要研究成果  81

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中图分类: > 工业技术 > 能源与动力工程 > 特殊热能及其机械 > 太阳能技术 > 太阳能转换装置和设备
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