微型冷热电联供系统的人工神经网络建模及仿真

微型冷热电联供系统的人工神经网络建模及仿真

摘要：本文以人工神经网络为工具，建立了燃气电机组和吸附式制冷机组成的微型冷热电联供系统的模型，对于模型的仿真结果进行了分析。通过对模型的分析和评价，发现人工神经网络模型能准确适应联供系统的高度非线性。仿真结果显示了模型与系统的实际运行规律较为符合，为以后指导系统的优化运行和控制的设计奠定了良好的基础。

关键字：微型冷热电联供系统非线性BP神经网络0前言能源是当今社会发展所面临的一个重大问题。随着全球经济的快速发展和可持续战略的实施，能源的利用问题也摆在了非常重要的位置。冷热电联供系统作为一种新的能源利用方式具有无可比拟的优势。冷热电联供系统用天然气作为一次能源，随着世界天然气产量的增加，天然气将大大改变现有的能源结构，成为能源利用新的主力；而冷热电联供系统作为一种能量梯级利用系统，利用一次能源驱动发动机发电，利用余热利用设备对余热进行回收利用，同时提供电力，热量和冷量，这样能大大提高能源的利用效率[1]。基于以上优点，冷热电联供系统成为各国竞相研究的对象，并且在美国、日本和欧洲各国都有大规模的实际应用。冷热电联供系统的一个重要的研究方向是整个系统的建模，好的系统模型可以用来确定系统的可行性和分析预测系统的运行，以及用于系统的控制策略研究,并可以为系统的优化匹配和优化运行提供指导。以往的关于联供系统的数学模型都是基于热力学基本原理，建立简单的数学模型。而联供系统的特性是高度非线性化的，传统的热力学模型无法准确描述其运行特性，因此需要用另外的一种思路去建立模型，而人工神经网络则从一定程度上满足了这一需要。人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，表现在：（1）高度的并行性。（2）高度的非线性全局作用。（3）良好的容错性与联想记忆功能。（4）十分强的自适应、自学习能力。[2]狱近涛年冠来怀，研人匀工慢神镰经付网喇络漂已砌经牧在巴制怀冷顿空狱调猾方伸面盾有梳了备一执些策应应用尺。垄[辜5滨]仙、焦[鸽7修]斯1渣精微俯型气冷白热摔电贱联余供绘系武统畜实片验钢装塞置罪设侵计井1逼.日1埋班系苏统强描唤述丘上回海味交殖通柳大蛾学血制黑冷娃与串低粘温菌工撕程腿研叫究径所响孔驾祥材强信[贡1组]督等否建葛立身了辣制凤冷起功阻率缠在业1溉0浑横k表W绳左认右尝的扔微利型新冷在热型电界联纺供限系伍统俱试畜验竿台展，彻整哑个庸系长统殃采母用强了膀一趣台该小戚型培燃控气抓发下电供机丹组眼和扎一衡台主研修究蹄所槽自省己枪研昆制息的访余罩热是型岔吸燥附顿式补制窜冷静机亏。派1仿.块2匪石实军验绵参忙数座仪阶器斧系都统仇的渡测谎试验参辅数顽包来括怎（贼1车）愿热醒水走循定环币、泻冷场却摄塔掩冷俘却乒水棋循谁环度、努冷宋冻袍水爪循楼环飞的雨状您态键参辫数链（户主舅要塔有惕温害度枪和虫流破量巴）苏；义（胃2唐）满液膨化愤气辫供毯应兔的铜状轧态闲参佩数辈（腥主家要固有隔压昌力袄、易温会度描和忍流挎量半）骗；什（呜3疮）耐空香气滑供当应乘的弦状俘态溉参霸数瑞（统主寻要例是泼温纹度蛛和碧流搅量胁）串（分4凶）拼小煮型潜燃先气红内袍燃室机地排亡烟侵的喇状效态麦参煌数敲；妻（留5直）纳系封统产发输电透的屑状逐态夕参窗数轮（绵主蝶要色是法功劣率萍、质电贫压遥、跨电东流细和税频虑率迹）旬上永述躺待近测鄙参罢数迫的像采丰集廊及翁处仔理索全摇部滔由增计榴算贺机粱采艰集荒系论统呀自速动俭完辛成没。洪整壮个途数势据根采哈集寿系禾统旦由欣2携7两个肾温真度术传林感低器碧、滋2影个胀压遍力负传栋感蓄器渔、红7蜻个佣流宅量刺传扛感记器踪、镇1镇台果电壤参恒数貌测穿量吴仪清、托1侄台房K烤e饿i凭t荣h奏e膀l俱y兔2呀7怎0夺0燃数抽据地采波集悼/苹测番量俘仪芳和海1于台贡计挣算硬机桶组割成枯。捧表荐1肉倒微尘型已冷拍热松电陪联处供纷系嚼统粪设洲计伏参售数笼译微注型捐冷占热赛电承联浑供温系郑统嚼输碰出亿电愤能境峰叨值咽>待职1鼠2原k遣W约，丝4群0饮0也V浸/隙2合3样0红V木，暑5远0旗H雷z哗输帐出崇热横能政峰匙值筒>胞政2消5士k语W民（忧>俭5践0忙℃卷热绪水晓）谁发喂电蝇峰超值著效袜率蕉>拐戒2斥0宋％估系科统血总奖能帜效拖率泪>霞假7援0由％衣小垫型漏燃跨气宽内巾燃笑机欺发孝电战机指组桃最璃大不输陵出义电筋功著率界<励电1孩2食k讲W搅转灰速痛1惑5冤0振0淋r丹p趣m眯峰层值呆效估率直>终闷2文0木％陷裸毕机待噪所音苏<罗搬9思5洪d汤B旬A杠（艇1岂m雪）在箱氧装允体窗外效噪粒音障<浊稠7顶5侄d揭B勇A蒸（饲1散m季）骂小府型狠余严热量型右吸研附枪式痒制辆冷均机龙组甘最锡大炒制轮冷乱量禽>志抚9肺k僻W静制挥冷金峰光值筐制淡冷脸C久O好P席>沫徐0流.沈3

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