[发明专利]一种MGT-CCHP变工况动态能效优化控制方法

说明书

本发明涉及一种MGT‑CCHP变工况动态能效优化控制方法，包括建立MGT‑CCHP输入输出训练集，将训练集输入神经网络，通过误差反向传播算法进行训练，得到非线性预测模型；获取动态能效指标、负荷跟踪优化目标和控制量变化量优化目标，根据以上三种优化目标通过乌托邦点跟踪控制框架进行重构，获取第一控制目标函数；建立第二控制目标函数，设定第一控制目标函数和第二控制目标函数切换条件；根据非线性预测模型、第一控制目标函数和第二控制目标函数，结合当前时刻输入量、上一时刻输入量得到最优控制增量序列；根据最优控制增量序列，获取当前时刻控制输入增量，结合上一时刻控制量，计算得到当前时刻控制量，并将当前时刻控制量输入MGT‑CCHP中。与现有技术相比，本发明具有兼顾负荷跟踪和动态能效等优点。

技术领域

本发明涉及分布式能源系统领域，尤其是涉及一种MGT-CCHP变工况动态能效优化控制方法。

背景技术

微燃机冷热电联供系统(Micro gas turbine-LiBr double effect absorptionrefrigerating machine combined cooling,heating and power system，MGT-CCHP系统)由微型燃气轮机和烟气型吸收式溴化锂冷热水机组成，可同时供应冷、热、电三种负荷，能够实现能源的梯级利用。

MGT-CCHP中微型燃气轮机能够提供电能，溴机利用微型燃气轮机余热烟气制冷、供热，实现了能源的梯级利用，通常与可再生能源、储能等构成分布式能源系统、综合能源系统等。MGT-CCHP通常是区域能源系统能量流的耦合点，需要同时应对多种负荷需求的变化，这对其灵活运行控制技术提出新要求。另一方面，需要进一步提升MGT-CCHP运行过程动态能效。目前MGT-CCHP的控制器设计侧重于小范围负荷跟踪和抗干扰性，但在大范围负荷跟踪和系统动态能效提升方面都有不足之处，现有技术无法对这两个方面兼顾优化，且对于控制量的修正也没有实时性，有待改进。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种MGT-CCHP变工况动态能效优化控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种MGT-CCHP变工况动态能效优化控制方法，包括以下步骤：

S1、根据MGT-CCHP历史运行数据建立训练集，将训练集输入神经网络，所述神经网络的输入为MGT-CCHP上一时刻输入量和上一时刻输出量，所述神经网络的输出为MGT-CCHP当前时刻输出量，通过误差反向传播算法进行训练，得到非线性预测模型；

S2、获取动态能效指标、负荷跟踪优化目标和控制量变化量优化目标，根据以上三种优化目标建立性能指标；

S3、将性能指标通过乌托邦点跟踪控制框架进行重构，获取第一控制目标函数；

S4、建立第二控制目标函数，设定第一控制目标函数和第二控制目标函数切换条件；

S5、根据非线性预测模型、第一控制目标函数和第二控制目标函数，结合当前时刻输入量、上一时刻输入量得到最优控制增量序列；

S6、根据最优控制增量序列，获取当前时刻控制输入增量，结合上一时刻控制量，计算得到当前时刻控制量，并将当前时刻控制量输入MGT-CCHP中。

进一步地，所述第一控制目标函数表达式如下：

式中，minJ表示总控制目标，表示动态能效指标，表示负荷跟踪优化目标，表示控制量变化量优化目标，J₁表示乘以权重矩阵F的动态能效指标，J₂表示乘以权重矩阵Q的负荷跟踪优化目标，J₃表示乘以权重矩阵R的控制量变化量优化目标。