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申请/专利权人：上海电力大学

摘要：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。

主权项：1.一种MGT-CCHP变工况动态能效优化控制方法，其特征在于，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；非线性预测模型的表达式如下：Yk＝fUk-1,Yk-1其中：U为MGT-CCHP的系统输入向量，Y为MGT-CCHP的系统输出向量，k为当前时刻，k-1为上一时刻，f·为神经网络非线性映射关系，U＝[Gf,μreg,μhgr]T，Gf为微燃机燃料量，μreg为微燃机回热阀开度，μhgr为烟气型双效溴化锂吸收式冷热水机的高压冷剂阀开度；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；所述第一控制目标函数切换条件具体为：当输出量进入负荷跟踪设定值的邻近区域时，将性能指标中动态能效指标删除；所述第二控制目标函数表达式为： 式中，Y表示MGT-CCHP输出量，W表示负荷跟踪设定值，ε表示邻近区域设定值，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表示乘以设定的权重矩阵F的动态能效指标，J2表示乘以设定的权重矩阵Q的负荷跟踪优化目标，J3表示乘以设定的权重矩阵R的控制量变化量优化目标。

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