（工程热物理专业论文）基于人工神经网络的热负荷预测及蓄热式电锅炉系统运行优化.pdf

重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 电蓄能技术是转移高峰电力、开发低谷用电、优化资源配嚣和保护生态环境 的一项重要技术措施。受到分时电价政策的鼓励，蓄热式电锅炉供热技术已逐步 得到推广应用。在蓄热式电锅炉供热系统中，直接向热用户供热的是蓄热器，电 锅炉则应尽可能在低电价时段启动向蓄热器供热，而在高电价时段停运。 当前运行的蓄热式电锅炉供热系统中电锅炉的启停控制一般有两种方式：一 种是根据分时电价和用户热负荷由人工启停，另一种是根据蓄热器的水位或水温 信号由自动控制装置启停。这两种方式都不能充分利用分时电价，实现最优化运 行( 即运行费用最低) 。 实际上，在已知逐时电价曲线和用户热负荷曲线的情况下，应存在一条最优 的供热曲线( 或电锅炉启停曲线) ，这条曲线可利用最优化理论和适当的优化方法 来找到。问题是，其中的用户热负荷与诸多因素有关，难以预先确定。 考虑到影响供热采暖需求负荷的因素复杂且具有随机性和非线形性，在对预 测理论进行研究和对各种预测方法进行比较后，本文首次将基于人工神经网络的 负荷预测与基于动态规划原理的优化方法相结合，用于蓄热式电锅炉系统的经济 运行策略研究。作为尝试，通过“c w l ( 气候一星期一负荷) ”模型预测用户的热负荷 需求，并以此为基础，结合当前及着眼未来的分时电价发展趋势，利用优化方法 对该系统的经济运行做出决策。 本文还讨论了神经网络模型中隐含层神经元个数的选取问题及输入输出矢量 的归一化处理问题，介绍了根据问题特点建立动态规划的优化模型及采用改进单 纯形法求解的思路，并给出了具体的算法原理及实现步骤。 最后，介绍了应用v i s u mb a mc 、a c c e s s 和h a t l a b 等工具进行编程实现的 方法，并展示了研究结果在运行控制和经济分析上的应用。本文的研究成果对于 蓄热式电锅炉系统的运行优化和电蓄能技术的推广应用，具有较为实际的参考和 工程应用意义。 关键词：蓄热式电锅炉，人工神经网络，负荷预测，分时电价，运行优化 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 a b s t r a c t t h ee l e c t r i cp o w e rs t o r a g et e c h n o l o g yi sa ni m p o r t a n tt e c h n i c a lm e a s u r et h a tc a n r e m o v ep e a kl o a da n d 刘v a l l e yl o a d ，o p t i m i z er e s o u r c ea l l o t m e n ta n d p r o t e c t e c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a sac o n c r e t er e a l i z a t i o no ft h i st e c h n o l o g y , t h ee l e c l r i cb o i l e r s y s t e mw i t h h e a ta c c u m u l a t o rh a sb e e ne x t e n s i v e l yu s e dd u et ot h es t i m u l u so f t i m e - o f - u s ee l e c t r i c i t yp r i c ep o l i c y d u r i n gt h eh e a ta c c u m u l a t o rs u p p l y i n gt ou s e r s ，t h e e l e c t r i cb o i l e ru s u a l l yt r yt om a k eh e a tb ys t a r t i n ga tl o wp r i c eo fe l e c t r i ca n ds t o p p i n g a th i 曲 i ng e n e r a l ，t h es y s t e mo fe l e c t r i cb o i l e rw i t hh e a ta c c u m u l a t o rf l i r t sa c c o r d i n gt o e x p e r i e n c et ou t i l i z et h et i m e o f - u s ee l e c t r i c i t yp r i c eo rc o n t r o l l e db yt h es i g n a l so f w a t e rl e v e lo rt e m p e r a t u r e b u tt h et w ow a y sa r en o ti d e a lt or e a l i z et h ee c o n o m i c a l o p e r a t i o n w i t h o u t f u l l u s e o f t h e p o l i c y o f t i m e - o f - u s ee l e c t r i c i t y p r i c e a c t u a l l y , k n o w nt h ed i s t r i b u t i o no fe l e c t r i cp r i c ea n dd e m a n do fh e a tl o a dv e r s u s t i m e ，a no p t i m i z i n gs u p p l yc u r v ec a nb ed r a w n ，t h a ti s ，t h ec o n c r e t ee c o n o m i c a l l y r u n n i n gp o l i c yc a nb em a d e b u t i ti sd i f f i c u l tt od e f i n et h eh e a tl o a di na d v a n c e ， a f t e rs t u d y i n gt h ep r e d i c t i o nm e t h o da n dc o n s i d e r i n gt h ec o m p l e x ，r a n d o ma n d n o i l l m e a rf a c t o r st h a ta f f e c tt h ed e m a n dl o a do f h e a t i n g ，t h ea n n t e c h n o l o g yi sa d o p t e d d i f f e r e n tf r o mt h eg e n e r a la n a l y s i si nt e c h n o l o g ya n de c o n o m y , i ti sf o rt h ef i r s tt i m et o c o m b i n et h ep r e d i c t i o ni nm e t h o do fa r t i f i c i a ln e u t r a ln e t w o r kw i mo p t i m i z a t i o ni nu s e o fd y n a m i cp l a n n i n gp f i n d p l ef o rt h er u n n i n ga n a l y s i so ft h ee l e c t r l cb o i l e r t h i sp a p e r t r i e st oe s t a b l i s hac w l ( e l i m a t e - w e e k d a y - l o a d ) m o d e lt op r e d i c tt h eh e a td e m a n dl o a d o fu s e r s b a s e do nt h i sa n da s s o c i a t e dw i t ht h ep o l i c yo ft i m e o g u s ee l e c t r i c i t yp r i c ea t p r e s e n tt i m ea n di t sf u t u r et e n d e n c y , am u c hm o r ee c o n o m i c a ld e c i s i o nc a l lb em a d ef o r t h i ss y s t e mu s i n gt h eo p t i m i z a t i o nm e t h o d t h i sp a p e rt r i e st oe s t a b l i s hac w l ( c l i m a t e w e e k d a y l o a d ) m o d e lt op r e d i c tt h eh e a td e m a n dl o a do fu s e r s b a s e do nt h i s a n da s s o c i a t e dw i t ht h ep o l i c yo ft i m e s h a r i n gc h a r g ea tp r e s e n tt i m ea n di t sf u t u r e t e n d e n c y , am u c hm o r ee c o n o m i c a ld e c i s i o nc a nb em a d ef o rt h i ss y s t e mu s i n gt h e t i 重庆大学硕士学位论文英文摘要 o p t i m i z a t i o i lm e t h o d h aa d d i t i o n ，t h ep r o b l e mo fs e l e c t i n gt h en e u r o nn u m b e ro fi m p l i c i tl a y e ri nt h e n e t w o r km o d e la n dt h ep r o b l e mo fn o r m a l i z a t i o no fi n p u t o u t p u tv e c t o r sa r ed i s c u s s e d d u r i n gt h eo p e r a t i o no p t i m i z a t i o n ，t h em o d e lo fd y n a m i cp l a n n i n gi s e s t a b l i s h e d a c c o r d i n gt ot h ef e a t u r eo ft h i sp r o b l e ma n dt h ee d v a n e e ds i m p l e xm e t h o di su s e df o r r e s o l u t i o nw i t ht h ec o l l c , r e t ea l g o r i t h mp r o v i d e d f i n a l l y , a p p l i c a t i o np r o g r a md e s i g ni sr e a l i z e db yh y b r i dp r o g r a m m i n gw i t ht h e t o o l so fv i s u a lb a s i c , a c c e s sa n dm a t l a b i ti sa l s os h o w e dt h er e s u l th e l p f u lf o r o p e r a t i n gc o n t r o la n de c o n o m i c a la n a l y s i s t h er e s u l t i sh e l p f u lf o rt h eo p e r a t i o n o p t i m i z a t i o n o ft h es y s t e mo fe l e c t r i cb o i l e rw i t hh e a ta c c u m u l a t o ra n dt h e p o p u l a r i z a t i o n o ft h ee l e c t r i cp o w e rs t o r a g et e c h n o l o g y , w h i c hw i l lb r i n gt h e a c h i e v e m e n to f c o m p r e h e n s i v ep r o f i t k e y w o r d s ：e l e c t r i cb o i l e rs y s t e mw i t hh e a ta c c u m u l a t o r , a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ， l o a dp r e d i c t i o n t i m e o f - u s ee l e c t r i c i t yp r i c e ，o p e r a t i o no p t i m i z a t i o n i l l 重庆大学硕士学位论文 符号表 a ：矩阵 岛：质量比热容 c l ：气象条件 g ：蓄热量 d o c ：运行费用 硅：用户热负荷需求量 e ：单位矩阵 e o ：周期末评价优化运行负荷 f i ：激励函数 f l ，m ：热水量 f p ：设备初投资费用 h m ，印：热量 h t ：最高温度 l f ：设备使用年限 l o c ：极限优化费用 l p ：设备残余价值 o c ：最小年运行费用 赡：电锅炉最大功率 p p e ：单位电价 p o m ：电锅炉理想运行负荷 r o ：优化率 s o m ：该时段实际热负荷 s r ，”：系统综合效率 t ：时间 t d ，4r ：相对于电锅炉进口水温差 ：指标函数 w b e ：电负荷 w b c w ：冷水负荷 w b h w ：热水负荷 ：联接权系数 符号表 重庆大学硕士学位论文1 绪论 l 绪论 人类对能源的大量消耗，加重了用能的危机和风险。在努力开拓新能源的同时， 人们从未忘记过节约用能。传统意义上的节能是集中于增强能量的转移或限制能量 的流失，如采取各种各样的措施强化或削弱换热，或者增强能量间的转换效率。而 节能从广义上来说，还应综合考虑各种因素，既要考虑技术上获取能量的难易度， 也要考虑其经济价值和社会价值，来调整用能结构，从而达到资源优化配置之目的。 随着电力等能源事业发展和社会进步，人们开始不仅仅考虑能量类型的转换及 其在空间上的转移利用，而且也考虑能量在时间上的分布利用。例如，若综合考虑 发电、供电和配电成本，则一定量的电能在低谷时段的价格应比高峰负荷时段的价 格低，当前的分时电价政策就是最好的反映。电蓄能技术作为电力用户侧管理 ( d s m ) 的一个热点，目前正逐步得到推广应用，其意义就在于利用了电能的上 述时问价格差异，以获得全面、综合效益意义上的节能效果。 蓄热式电锅炉供热系统，和冰蓄冷空调系统一样，是电蓄能技术应用的一个重 要方面。因此，基于当前及未来的分时电价政策下的蓄热式电锅炉优化运行方案值 得深入探讨。 1 1 蓄热式电锅炉装置的意义和发展现状 1 1 1 发展背景 当前，电蓄能技术越来越为人们所重视，并渐趋发展成熟。在暖通空调领域蓄 冷和蓄热技术的应用表明，它是转移高峰电力、开发低谷用电、优化资源配置、保 护生态环境的一项重要技术措施，因而得到了积极的推广应用【1 1 。随着国民经济的 持续发展和人民生活水平的不断提高，空调设备的使用已越来越普遍。据资料统计 b 】，近年来空调系统的高峰用电负荷已占我国各大中城市用电负荷的3 0 以上，个 别的已超过5 0 。由此可见，空调已成为电网峰谷差的主要原因之一，而电蓄能技 术在空调系统中的应用，已成为目前世界各国解决这一矛盾的主要方法。通常说的 电蓄能技术包括蓄冷和蓄热两方面，而其中的电蓄热技术多采用水蓄热方式，制热 机组常用电锅炉。 电蓄热技术的成熟 水( 冰1 蓄冷技术在我国2 0 世纪9 0 年代通过引进和发展，作为电能应用的一项 成熟技术，已在大型商场、办公楼、商住楼、宾馆、饭店、娱乐场所、体育场馆、 金融大楼、医院、学校等场所得到了广泛的应用，效果显著，有着广阔的发展前景。 电蓄热当中的蒸汽蓄热技术最早应用在荷兰，后来欧美、日本和前苏联都很重 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 视电蓄热的研究和推广。特别是日本，在2 0 世纪7 0 年代石油危机后，各行各业应 用蒸汽蓄热器都十分广泛和卓有成效。我国自6 0 年代开始研究，8 0 年代开始重视 这项技术的开发和应用，虽然起步晚了一些，但就目前来说，国内很多城市，比如 北京、上海、哈尔滨等均有生产厂家，并且从已经采用电蓄热的项目来看，这项技 术是完全可行和有效的。 电加热锅炉本身具有超过9 6 的热效率，且没有任何烟尘及有害气体的排放， 可以较容易地实现全自动化控制；而且蓄热式电加热锅炉还可以调节电网负荷。正 是由于以上原因，电加热产品获得了较快的发展i 3 1 。 国内电力发展的要求 改革开放以来，电力工业发展很快，从1 9 7 8 年到1 9 9 8 年期间装机容量平均以 每年8 3 5 、发电量以每年8 1 5 的速度增长，1 9 9 8 年底装机2 7 7 2 9 万千瓦，2 0 0 0 年4 月我国装机容量已经突破三千亿千瓦，而且已经连续1 3 年每年投产新机组均在 1 0 0 0 万千瓦以上一j 。 目前，我国发电量和装机容量均已居世界第二位。全国电力供需形势从1 9 9 7 年开始有了根本性的转变，长期的严重缺电局面已经基本缓解。但是，电力工业的 迅速发展和电力需求的变化也出现了新的问题。一是全国发电利用小时数逐年下降， 发电能力未能充分利用，有一些新投产机组甚至处于基本闲置状态。二是电网的高 峰负荷增长很快，电网负荷率逐年下降，峰谷差逐年拉大，造成发电资源的很大闲 置。我国的峰谷 b 一般为1 ：0 。0 7 ，美国的峰谷比为1 ：0 2 5 ，日本、德国、英国、 法国和俄罗斯的峰谷比分别为1 ：0 4 ，1 ：o 2 ，l ：0 1 3 5 ，l ：0 3 5 和1 ：0 5 2 ，一般 发展中国家的峰谷比是1 ：0 6 3 ，由此可见，我国面临的调峰任务和压力日趋严峻口 。 民用负荷逐年增大，使供电曲线的峰谷差加大，给发电机组的安全高效运行带 来了困难，促使电网建设蓄水调峰及燃汽轮机调峰电站。很多机组因为在低负荷下 运行，发电设备利用小时数减少，降低了运行效率及可靠性，因而也使经济性下降。 国家电力公司为了平衡峰谷差，提出发展蓄热式电热锅炉采暖和供热以解决峰谷差 问题”。 资源优化配置的实现 我国近年来电力供求缓和之后，高峰负荷、峰谷差急剧增长，负荷率明显下降 _ ”，确实与电价水平、电价结构、电价制度不合理有关。解决谷期电力相对过剩、 设备闲置及安全运行问题，只有靠经济手段来激励电力消费，使负荷曲线相对平稳， 以大大降低电力生产成本。这对电力供需双方都是有利的。 要解决这个问题，目前最好的方法就是采用分时电价【”。我国从1 9 9 5 年开始推 广使用分时电价。目前国家电力公司为了鼓励用户使用低谷电，正积极推进这一改 革，推广蓄冰空调和蓄热式电热锅炉，鼓励多用低谷电。峰谷电价，可以提高用户 重庆大学硕士学位论文1 绪论 使用低谷电的积极性，进一步体现峰、平、谷电的成本差距，在两部制电价的基础 上，拉开峰、平、谷的基本电价和电度电价，以通过电价的波动来发挥市场的资源 优化配置作用【8 】。 这样一来，就为发展电蓄热提供了良好的市场空间，从而使电蓄热在经济上具 有可行性，蓄热电锅炉的大力推广无疑有助于用能结构改善、资源配置优化的实现。 环境保护的需要 随着经济的发展，燃料的利用量也大量增加，全年的燃煤量达到8 1 2 亿吨，燃 煤产生了大量灰尘、二氧化硫及二氧化氮，1 9 9 7 年全国烟尘排放量达1 8 7 3 万吨， 二氧化硫排放达2 3 4 6 万吨，6 2 的大城市大气二氧化硫吕平均浓度超过国家三级标 准，全国酸雨区面积现已占到国土面积的3 0 ，华中酸雨区酸雨频率高达9 0 以上， 其中燃煤对环境的污染占的份额最大【9 】。 随着公众对改善环境的要求日益强烈，人们开始寻找污染少、运行费用经济的 热能转变方式。根据我国电力市场的实际情况以及环境污染状况，我国有必要发展 蓄热式电热器，在分时电价政策支持和调节下增加电网低谷用电量，使电网负荷趋 向均衡。这里所说的蓄热式电热器包括蓄热电锅炉、电暖器及电热水器等。 我国城镇的采暖设备除部分由电厂供应外，其余部分是由燃煤、燃油锅炉及电 热供给的。燃煤燃油锅炉都有有害气体及烟尘排出，污染了环境，普通的电暖器及 电热水器常常是在用点高峰时间使用，增加了用电的峰谷差。如果能用蓄热式电热 器代替部分小锅炉供给的取暖设备，用蓄热式电热水器代替普通热水器，对改善环 境、削峰填谷的作用是显著的。如在北京市电采暖低谷用电优惠办法中，鼓励 企业和居民冬季采暖以电代煤，以推进能源消费结构的调整，减少大气污染。 今后，随着居民分时峰谷电价的推行，安全、经济、清洁、高效、方便的蓄热 式电热水器和电锅炉将迸入千家万户，成为居民采暖、供热水主要热源，对居民生 活质量的提高和对环境的改善所起的作用将更为巨大。 1 1 - 2 系统装置简介 在电锅炉装置的基础上加装蓄热器，即构成称蓄热式电锅炉装置。本文研究主 要针对用于宾馆、医院和居民小区等供应热水的蓄热电锅炉。蓄热电锅炉由电锅炉 本体、电锅炉控制柜、保温式蓄热装置、循环泵、水处理装置等组成，如图1 1 及 图1 2 所示。 重庆大学硕士学位论文 l 绪论 流量 平衡阀 1 电锅炉2 循环水泵3 熟交换器4 循环水泵5 定压罐 6 补水泵7 除污器8 软水箱9 电接点温度计1 0 流量平衡阀 图1 1 蓄热电锅炉热力系统图 f i 9 1 1t h d d y n a m i cs y s t e r n o f e l e c t r i c b o i l e r w i t h h e a ta c c u m u l a t o r 系统工作原理 蓄热电锅炉是以电锅炉为热源，利用低谷廉价电力，以水为热媒进行加热，并 将其储存在蓄热水箱中，在电网高峰时段关闭电锅炉，由储存在蓄热水箱中的热水 供热。 1 电锅炉2 循环水泵3 热交换器4 循环水泵5 定压罐6 。朴水泵7 除污器8 软水箱9 ，电接点温度 囤1 2 蓄热电锅炉采暖系统圈 f i 9 1 2t h eh e a t i n gs y s t e mo f e l e c t r i cb o i l e rw i t hh e a ta c c u m u l a t o r 4 重庆大学硕士学位论文 1 绪论 系统优越性 电锅炉无燃烧反应，不排出有害气体，无污染，无噪音，是各种取暖锅炉污 染最少的： 充分利用低谷电价，运行费用低： 自动化程度高，运行安全稳定，具有过温、过压、过流、短路、断水等多重 自动保护，实现了机电一体化； 电锅炉本体体积小，房屋结构简单、紧凑，不需要烟囱和燃料堆放场地； 热效率高，达到9 6 以上。 1 1 3 现状 目前，蓄热电锅炉运行方式通常可分为以下几类： 电锅炉直接供暖( 直供型电锅炉) ：不分峰谷时段，根据温度需要随时开启 电锅炉供暖。由于电价的因素，根据实际情况一般单位不可能采用，否则电锅炉的 运行费用最高； 谷电+ 平电蓄热供暖：设置蓄热水箱，在谷电时段( 例如2 3 ：o 7 ：0 0 ) 或 者在平电时段( 例如1 1 ：o o 1 8 ：o o ) 开启锅炉加热蓄热水箱中的水，并同时向系 统供暖，根据天气的不同情况采用不同的平电运行时间；在其余的峰电时段锅炉不 运行，由水箱中的水向系统供暖。但可根据实际天气条件( 初寒期、严寒期及末寒 期) ，相应减少或不使用平电时段运行，尽量在少量严寒期采用平电时段运行。所以， 运行费用主要取决于使用平电时段的时间，使用平电时段的时间越少，运行费用越 低，但同时蓄热水箱的体积也越大； 全低谷电蓄热供暖：设置较大型的蓄热水箱，在谷电时段开启锅炉加热蓄热 水箱中的水，并同时向用户系统供暖；在峰电和平电时段锅炉不运行，只由蓄热水 箱中的热水向系统供暖。这是电热蓄热锅炉最理想的状况。显然，运行费用最低， 但同时蓄热水箱的体积也是最大的； 直供+ 蓄热供暖：受条件限靠4 无法设置大水箱时，可在冬季最冷月采用电锅 炉直接供暖方式，其它季节用采用谷电砰电蓄热供暖方式，设置较小的蓄热水箱， 以适当减少运行费用。这也是“谷电+ 平电”的一种方式，只不过平电运行时间比 较多而已。 由此看来，人们对于电锅炉加装蓄热器从而利用低谷时段较低价的电力已有许 多考虑和方案，但对于怎样利用却停留在大致或定性的认识上。这也是与当前电力 垄断和电价改革处于初步阶段相适应的。随着电力改革的深入，电价的逐步放开和 分时电价的普及必将对终端用电方式产生深刻而广泛的影响。因此，有必要针对蓄 重庆大学硕士学位论文i 绪论 热式电锅炉系统的优化运行策略进行更深入和量化的分析研究，使其运行更具经济 性和科学性。 一般地说，在已知各时段的用户热负荷分布和电价分布条件下可以通过优化方 法找到电锅炉最经济的运行方式。其中，电价分布通常可预先知道，但用户热负荷 的需求则具有很大的变动性而难于预先确定，因而要真正实现运行优化还需对负荷 需求进行预测。 1 2 预测和优化运行 负荷的预测是优化运行的前提和基础，因此高效而准确的预测方法显得格外重 要和值得研究。影响负荷的因素多种多样，如人口、气象和节假日等，它们与负荷 之间的关系是非线性的，甚至难于描述和预测的。 负荷的预测研究目前国内主要集中于电力系统及供永领域等h 吼“，12 。在供热系 统的负荷预测方面，美国供暖制冷空调工程师学会( a s h a r e ) 倡议了“大能量预 测器的开发”，由j e k r e i d e r 和j s h a b e r l 主持和组织了这项计划f l 。组织者的目标 是预测水、电负荷或者预测供暖、通风和空调系统的能量( 电负荷w b e 、冷水负荷 w b c w 和热水负荷w b h w ) 。结果表明，综合考虑各种因素，负荷是可以在一定 精度下得以预测的。 而优化运行，在不同领域都得到了广泛的应用。类似地在暖通领域，国内主要 集中于制冷空调方面，如冰蓄冷系统的优化设计i 】4 1 ” 。国外在冰蓄冷也比较多，如 d hs t e t h r n a n n 1 6 】及jeb r a u n ”】等，另p _ s c u n i s s 1 8 , 1 9 等分别用定点温度、变温度 控制管理中央h v a c 系统的能源，表明神经网络能仿真h v a c 负荷且能指导在线节 自运行，以在整卜仿真季节里，在满足舒适度的条件下，使设备在最小费用下运行。 在蓄热方面的研究如针对于蓄热电锅炉系统运行优化的研究则比较少，利用已有设 备如何具体运行也还有待于更深入的研究1 2 0 j 。 从收集的资料来看，在蓄热电锅炉的研究上，目前在国内还未发现将负荷预测 和优化运行结合起来进行研究的报道。随着我国对蓄热电锅炉等电采暖鼓励政策及 措施的出台，适于宾馆、医院及居民区等场合集中供热的蓄热式电锅炉会大量增加， 因此对该系统运行优化问题进行深入的研究具有重要的节能及经济意义。 1 3 方法和实现 本文针对蓄热式电锅炉的优化运行问题利用较前沿的人工神经网络方法进行热 负荷预测，采用实用的优化方法进行分析决策，使用v i s u a lb a s i c 编程，并用a c c e s s 数据库和m a t l a b 计算软件工具进行数据的储存及运算处理。 重庆大学硕士学位论文1 绪论 1 4 本文的研究内容 蓄热电锅炉系统的优化运行涉及多方面的因素，如用户热水负荷、电锅炉蓄热 系统设备、分时电价等。为完成蓄热电锅炉系统负荷预测和运行优化方法上的研究， 应包括供热用户负荷数据管理、设备管理、供热负荷预测与蓄热式电锅炉系统优化 运行决策等方面。 本文共分六章： 第一章以蓄热电锅炉系统为对象，回顾了现有的研究状况，并指出研究的意义 和本文的研究方向及内容。 第二章介绍了人工神经网络方法的发展、原理和应用，特别是有针对性地阐述 了本文在热负荷预测中所用的b p 网络模型算法及其若干改进法。 第三章简要讲述了负荷预测的原理、方法、步骤和本文的c w l 预测模型及实 现。 第四章是优化运行算法研究，重点阐述了动态规划的原理、方法及模型建立和 利用改进单纯形法求解的算法和步骤。 第五章就应用程序的设计和算法实现作了说明，并展示了本文研究方法的应用 前景。 最后对全文进行总结，得出结论。 重庆大学硕士学位论文 2 人工神经网络 2 人工神经网络 人工神经网络( 简称a n n ) ，是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而 构成的新型信号、信息处理系统。它是一种非线性映射，具有很强的鲁棒性、容错 性和冗余度及计算的并行性等，是人工智能的一个前沿研究领域，并得到了广泛的 应用。 2 1 起源与发展 神经网络领域研究的基础始于1 9 世纪末到2 0 世纪初，源于物理学、心理学和 神经生理学的跨学科研究，主要代表学者有h e r m a nv o nh e l m h o l t s 、e r n s tm a c h 和 i v a np a l v o 等，内容集中子有关学习、视觉和条件反射等一般理论，并没有包括有 关神经元工作的数学模型。 现代对神经网络的研究可以追溯到2 0 世纪4 0 年代。人工神经网络研究的先锋， w a r r e nm c c u l l o c h 和w a l t e rp i t t s 曾于1 9 4 3 年提出一种叫做“似脑机器”( m i n d l i k e m a c h i n e ) 的思想郾j ，这种机器可由基于生物神经元特性的互连模型来制造，这就是 神经学网络的概念。他们构造了一个表示大脑基本组分的神经元模型，对逻辑操作 系统表现出通用性。随着大脑和计算机研究的进展，研究目标已从1 以脑机器”变为 “学习机器”，为此一直关心神经系统适应律的d o n a l do h e b b 提出了h e b b 学习规 则模型 2 2 1 。而人工神经元网络的第个实际应用是f r a n kr o s e n b l a t t 等构造的感知机 网络【酬。到6 0 年代初期，b e r n a l dw i d r o w 和m a r c i a nh o f f 等提出了 a d a l i n e ( a d a p t i v el i n e a rn e u r o n , 目0 自适应线性神经元) 网络以及l m s 算法的学 习规则1 2 4 。这些网络的概念简单，因而在开始介绍时对它寄托很大希望。然而，它 们具有固有的局限性，不久之后m i n s k y 和p a p e r t 从数学上证明了感知器不能实现 复杂逻辑功能，因而一度动摇了人们的研究兴趣。 到了2 0 世纪7 0 年代，g r o s s b e r g 和k o h o n e n 对神经网络研究做出重要贡献。 以生物学和心理学证据为基础，g r o s s b e r g 提出几种具有新颖特性的非线性动态系统 结构。该系统的网络动力学由一阶微分方程建模，而网络结构为模式聚集算法的自 组织神经实现。基于神经元组织自己来调整各种各样的模式的思想，k o h o n e n 发展 了他在自组织映射方面的研究工作。w e r b o s 在7 0 年代开发一种反向传播算法。j o h n h o p f l d d 在神经元交互作用的基础上引入一种递归型神经网络，这种网络就是有名 的h o p f i e l d 网络。在8 0 年代中期，作为一种前馈神经网络的学习算法，p a r k e r 和 r u m e l h a r t 等重新发现了反向传播算法。 这些新进展无疑对该领域的研究重新注入了活力，促进了其迅速发展。在过去十 重庆大学硕士学位论文2 人工神经网络 年里，有成千上万的关于人工神经网络方面的论文发表，也有许多这方面的应用。 2 2 原理与特性 2 2 1 原理 人工神经网络，是模仿人脑神经系统以一种简单计算及处理单元( 称为神经元) 为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活动网络。它在不同程度和层次上模拟人脑 神经系统的信息处理、存储和检索功能 2 5 , 2 6 , 2 7 。 神经网络是由数据驱动的，这意味着它们必须输入大量关于系统过去的特性的 数据由其分析，称为“训练”。在“训练”期间，神经网络系统研究它收到的原始的 随机性的数据，重建它们的数学关系，将之转换为连续性的有数学规律性的形式， 结果是得到一个适合这些数据的模型( 称为建模) 。即神经网络系统依据被控系统的 输入输出数据对，通过学习得到一个描述系统输入输出关系的非线性映射。然后神 经网络系统还会自动对它本身的模型进行调整，所以神经网络系统还有“推断”功 能。 常规统计学意义上的统计学模型可以用一些二次或更高阶的方程式来表述，这 些方程式可以从理论上给出输入的变量间的关系并得出结果。而神经网络模型无法 用常规的方程式来表述，它的信息大多依存于它的结构各点之中，依赖模型本身的 多层( 一般为三层) 结构和自学习特性，通过“训练”和“学习”建立及调整模型， 计算的重担被推给模型本身，在“训练”阶段，模型已建立了适合这些数据的内部 结构，而不需要额外的程序。 神经网络在本质上被看成是一个函数逼近器。例如，在控制系统中目标是要找 到一个合适的反馈函数以将测到的输出映射为控制输入；在自适应滤波中，目标是 找到一个函数使延迟的输入信号值被映射到相应的输出信号上。 2 1 2 2 特性 ( 1 ) 并行分布处理：神经网络采用信息的分布式处理，具有高度的并行结构和并 行实现能力，可以快速地进行大量计算，但又并非简单地以空间的复杂性为代价来 求得时间的快速性，能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。这特别适于 实时控制和动态控制。 ( 2 ) 非线性映射：神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映 射( 变换) 能力，即以任意精度逼近任意复杂的非线性函数。这一特性给非线性控 制问题带来新的希望。 ( 3 ) 通过训练进行学习：神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练 的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，具有很强的适于复杂 环境和多目标控制要求的自学习。因此，神经网络能够解决那些由数学模型或描述 9 重庆大学硕士学位论文2 人工神经网络 规则难以处理的控制过程问题。 ( 4 ) 适应与集成：神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。 所有定量或定性信息都分布存储于网络内的各个神经元，而且每个神经元实际上存 储着不同信息的部分内容，即令网络具有冗余性，有很强的容错性和鲁棒性。网络 的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输 入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。这些特性特别适于复杂、 大规模和多变量系统的控制。 ( 5 ) 硬件实现：神经网络不仅能够通过软件而且可借助硬件实现并行处理。近年 来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。这使得神经 网络成为具有快速和大规模处理能力的实现网络。 2 3 应用 显然，神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能 力，因而具有用于智能控制系统的潜力。神经网络在模式识别、信号处理、系统辨 识和优化等方面的应用，已有广泛研究。在控制领域，已经做出许多努力，把神经 网络用于控制系统，处理控制系统的非线性和不确定性以及逼近系统的辨识函数等。 根据控制系统的结构，可把神经控制的应用研究分为几种主要方法，诸如监督式控 制、逆控制、神经自适应控制和预测控制等。 神经网络目前在语音识别，字符识别，影像技术，图案识另g 和分类，信号过程， 过程控制、预测和优化等领域得到许多应用。其中，过程控制和优化是神经网络目 前摄新的和最重要的应用领域。 在过程控制和优化领域，神经网络已经被用来研究某些装置，如某种机械系统， 以对其进行控制。神经网络不仅能在正常状态下控制该系统，也能在未预知的特殊 情况发生时保持控制。例如，n a s a 在加州的爱德华兹的德来顿飞行研究中心用 架f 1 5 飞机实验，让神经网络系统学习怎样操纵飞机。这样如果在飞行中飞机的某 一部分发生故障，机上的神经网络系统就会及时反应，通过这种方法飞行员就可以 象飞机未发生故障一样继续控制飞机的飞行。该机载神经网络系统经在很多高机动 的状态下测试，如追踪目标，3 6 0 度旋转动作等，结果证明甚至是在超音速状态下 机载神经网络系统都可对故障电机保持控制。 神经网络应用于过程优化时，在系统进行数据“培训”的过程中与过程控制的 应用是相似的。对过程控制而言，输入的数据表示被控系统的状态，输出表示影响 被控系统状态的控制信号。在过程优化中，输入和输出是类似的，但同时又定义了 表示被控系统某种目标状态的数据。例如，考虑一部使用燃料和空气以获得一定速 度的汽车，在任何使用状态下有几个指标是很重要的，如速度、燃料消耗、汽车部 重庆大学硕士学位论文2 人工神经网络 件磨损、安全性，等等。设定其中一个或几个作为最重要的指标，要求在燃料量， 空气进口量，空气机械设置等等输入数据之中细心取得平衡( 注：如汽车在燃料供 应量最小时，它就不太可能开到最高速度，即，无法取得平衡) 。这里神经网络系统 用于平衡各个系统输入设置以使一个或更多的系统输出指标能最大化，最小化，或 稳定化。在汽车的例子中，神经网络能够通过细心调整空气进口量，速度，其他相 关机械设置使燃料消耗量保持最小。 2 4 模型与网络结构 神经网络的结构是由基本处理单元( 又称神经元) 及其互连方法决定的。 2 4 1 神经元模型及其特性 人工神经网络由神经元模型构成。这种由许多神经元组成的信息处理网络具有 并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多 ( 多重) 输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。严格地说，人工神经 网络是一种具有下列特性的有向图： ( 1 ) 对于每个节点i 存在一个状态变量x “ ( 2 ) 从节点，至节点i ，存在一个连接权系数w i j ； ( 3 ) 对于每个节点i ，存在一个闽值8 j ； ( 4 ) 对于每个节点i ，定义一个变换函数撒“，w y i ，i 罚；对于最一般的情 况，此函数取，w u x ，一目。) 形式。 ， 连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元。每个构造起网 络的神经元模型模拟一个生物神经元，如图2 1 所示。该神经元单元由多个输入置， f 1 2 ，n 和一个输出”组成。中间状态由输入信号的权和表示，而输出为： 旦 y ( r ) = ，( 2 ：工，一口，) ( 2 1 ) 图2 1 神经元模型 f i g2 1t h em o d e lo f n e u r o n 式( 2 1 ) 中，钆为神经元单元的偏置( 阈值) ，坳为连接权系数( 对于激发状态， 坳取正值，对于抑制状态，坳取负值) ，n 为输入信号数目，”为神经元输出，f 为 重庆大学硕士学位论文 2 人工神经网络 时间，为输出变换函数，有时叫做激发或激励函数，往往采用0 和1 二值函数或s 形函数，见图2 - 2 ，这三种函数都是连续和非线性的。一种二值函数可由下式表示： m ) = i o l , x x x 而o ( 2 2 ) 如图2 - 2 ( a ) 所示。一种常见的s 形函数见图2 2 ( b ) ，可由下式表示； 他) = 再，o m ) 1 ( 2 3 ) f ( x ) 舡)“x ) 舂 j 二垂= ( a ) ( b ) ( c ) 图2 2 神经元中的某些变换( 激发) 函数 f i 9 2 2t h ec o v e r tf u r t e f i o ni n e u r o n 常用双曲正切函数( 见图2 2 ( c ) ) 来取代常规s 形函数，因为s 形函数的输出 均为正值，而双曲正切函数的输出值可为正或负。双曲正切函数如下式所示： ，= 蔷i ，一l ( x ) 1 ( 2 4 ) 2 4 2 网络的基本结构 一般来说，有多个输入的单个神经元很难满足实际应用的要求。实际应用中需 要以多个并行操作的神经元构成的“层”为基础构成的某种形式的网络结构来完成 一定的功能。典型的有三种：递归网络、前馈网络、竞争网络2 8 2 9 1 。 递归网络 在递归网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络，如图2 3 所示。有 些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。因此，信号能够从正向和反向流通。 h o p f i e l d 网络、e l m m a n 网络和j o r d a n 网络是递归网络有代表性的例子。递归网络 又叫做反馈网络。 在图2 - 3 中，v 。表示节点的状态，墨为节点的输入( 初始) 值，x ? 为收敛后的输出 值，i = l 2 ，n 。 前馈网络 前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从 输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同 重庆大学硕士学位论文2 人工神经网络 层神经元间的连接，如图2 4 所示。图中，实线指明实际信号流通而虚线表示反向 传播。前馈网络的例子有多层感知器( m l p ) 、学习矢量量化( l v q ) 网络、小脑模型联 接控制( c m a c ) 网络和数据处理方法( g m d h ) 网络等。 x i x 2 x 。 输嘶 图2 3 递归( 反馈) 网络 f i 9 2 3t h er