【摘 要】
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山西瑞光热电厂设计投产的冷热联供系统具有大迟延、多变量、非线性、强耦合性等特点,针对制冷系统被控温度难以快速准确达到期望值的问题,该文建立了一种基于T-S模糊神经网
【机 构】
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山西瑞光热电有限责任公司,山西大学数学科学学院,山西大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803244)
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山西瑞光热电厂设计投产的冷热联供系统具有大迟延、多变量、非线性、强耦合性等特点,针对制冷系统被控温度难以快速准确达到期望值的问题,该文建立了一种基于T-S模糊神经网络(TSFNN)的预测模型,用于系统的分析及控制优化。在分析冷热联供系统工艺流程的基础上,采集电厂DCS中冷热联供系统的运行数据,利用TSFNN建立了冷冻水温度的预测模型。在Matlab软件上进行训练与检测,通过比较模型的预测输出与实际输出的拟合程度,并分析相对误差的分布,表明预测模型能够较好地反映制冷温度的变化,且拟合程度较好,可以为基于电厂的冷热联供系统的控制优化提供依据。
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