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基于系统辨识的温控负荷直接控制策略研究

2023-01-25孙继宗杨小敏

山东电力技术 2022年12期
关键词:变风量加湿器温控

孙继宗,杨小敏,张 伟,王 青,韩 冬

(国网山东省电力公司东营供电公司,山东 东营 257091)

0 引言

近年来,随着现代工业生产技术的发展和居民生活水平的提高,以空调、热水器等为代表的温控负荷被广泛地安装与应用。温控负荷在满足工业生产条件生活需求下,在短时间或小范围对其调整并不会影响的用户体验[1-3],因此温控负荷具备了良好的需求响应资源属性,通过对温控负荷进行有效控制进而能够达到参与需求响应的目的[4-7]。

智能电网技术的发展在电力用户层面调度负载,促进节能、降低成本和促进电网运营[8-9]等方面提供了技术支撑。然而,对于电力用户来说,通过智能电网技术完全按照电网侧最佳运行状态的调度指令或是最低消费成本进行控制消费活动是不切实际的[10]。因此,一种适用于用户的自动化的温控负荷调度方法,不需要消费者投入太多关注或维护,并允许将用电成本/收益与不同的负载调度进行比较,使消费者接受调度计划的控制策略和系统,对降低电力消费者自身用电成本并提高电网高效性、可靠性和经济运行具有重要意义[11]。需求响应为电力需求侧参与电网调度提供了新的解决方案,通过实施市场电价或激励机制的方式引导电力用户调整用电方式,有效提高了电力系统安全稳定运行。其中,直接负荷控制(Dynamic Load Control,DLC)作为一种重要的激励型需求响应技术,对具有能量存储和热惯性的温控负荷具有良好的控制效果。

温控负荷的主要控制目标是在考虑用户舒适度和技术要求的同时,通过优化方法减少用户用电成本和降低用户负荷峰值,响应电网侧对负荷参与削峰填谷的要求[12]。针对不同的负载类型和需求,目前的研究已提出了多种调度算法[13-15],相关研究主要集中在家用电器的优化控制,目的是降低用户能耗。然而,现有的控制方法并不是实时的,这意味着对每个设备的操作都会产生延迟时间。针对上述问题,文献[16]提出了一种预先设定用电设备优先级的负载控制方法,但未能考虑到设备变量的实时变化。在文献[17]中,提出了一种基于舒适度的家电智能控制方案,虽然该方案在满足能耗控制的同时很好地考虑了用户需求,但设备频繁切换不利于用户控制且影响设备使用寿命。在文献[18]中通过根据设备的功率和使用时间价格对设备进行优先级排序来实现最佳控制,然而,这种控制方案并不适用于工业温湿负载控制需求。

提出一种适用于工业和家庭用户的温控负荷的控制策略及系统,通过构建温控负荷的动态数学模型,设计多目标优化控制系统,使用带精英策略的非支配排序的遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)求解所建立的模型以导出Pareto解集。所设计控制器通过跟踪功率和温湿度与参考信号的偏差,实时修正循环风机的控制指令,并以实际的加湿器进行实验,验证所提方法的有效性。

1 温控负荷

在工业生产过程和家庭环境中,空调、热泵热水器、加湿器等温控负荷在运行状态下,在电机的拖动下,为空调、加湿器提供空间的变风量(Variable Air Volume,VAV)以满足温湿度控制需求。因此,温控负荷的输出功率控制,转换为对温控负荷的电机转速控制,即通过控制电机转速改变功率输出以实现房间的温湿度控制与用电成本调控。

1.1 温控负荷的动态模型

典型的温控负荷由压缩机、雾化器、热交换器等与风机和检测控制电路构成,通过循环空气的方式实现温湿度调节,所采用的循环风机通过变频调速装置控制,使房间空气不断流动,与外界空气进行交换,从而达到温湿度控制目的。利用系统辨识技术,从采集的数据样本中辨识出以循环风机转速作为输入,以外部环境温/湿度作为输出的“风机转速-温/湿度”传递函数模型,并对此温/湿度动态系统模型进行多目标优化控制。典型的温控负荷动态模型作为研究的基础,如式(1)和式(2)所示。

式中:t为时间;T为室内温度,℃;H为室内湿度,g/kg;V为房间体积,m3;ρ为空气密度,kg/m3;A为房间区域,m2;Jloss为室内热量散失量,℃/(m2·s);Qloss为室内水蒸气散失量,g/(m2·s);Tm为温控负荷输出温度,℃;Hm为加湿器湿度含量,g/kg;m为温控负荷的通风率,m3/s。

温控负荷的通风率m由风机转速n决定,且与转速n呈近似线性关系:

式中:c1为变风量的速度常数。通过脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)速度控制器改变电机的电压占空比来调节风机的速度,速度控制器可以按一定的斜率提高或降低风扇的速度,以避免出现因阶跃变化引起的过流等异常情况。控制器的斜坡特性表现为从控制指令到风机转速的一阶传递函数,即

式中:τ为时间常数;r为优化控制系统发出的风机速度命令。

循环风机是加湿器的主要耗能部件,其消耗的能量与转速的三次幂成正比,即

式中:c2为速度能耗常数。

1.2 温控负荷能耗动态模型

当温控负荷工作于稳定状态时,循环风机以额定转速工作,室内温/湿度保持在一定水平。为便于控制,根据式(3)和式(4)可获得换气量的线性动态模型,如式(6)所示。

式中:ef为实际风机转速控制指令与额定风机转速指令的偏差。

存在指令偏差的加湿器功率和风机转速表示为

式中:P*为风机额定功率;为额定功率偏移。风机转速n也同样表示为额定转速n*和转速偏差组成。由于温控负荷的能耗优化通过调节风机转速来实现,因此通过式(7)、式(4)和式(5)可获得风机能耗模型如式(8)所示。

式(8)也可以看作是温控负荷能耗的变化。事实上,影响外界温/湿度等参数是不断变化的,所以能耗模型是一个近似模型。但是,参数的不断变化会在一定程度上通过加湿器中的调节系统来补偿。并且,外界湿度、室内人数、阳光等时变因素变化缓慢,可忽略不计。此外,对于Jloss、Qloss、c1、c2等未知参数,需要收集一些加湿器的实际运行数据进行模型参数辨识。

1.3 传递函数的参数识别

根据收集到的风机运行数据,通过系统辨识建立动态模型[19],为了便于分析温湿度对风机功率的影响,设计相应的控制结构和控制策略。首先,需要探讨输入为转速,输出为温度或湿度的传递函数G的参数辨识,单输入单输出系统的离散传递函数为

则函数J(θ)的值为

最小二乘法的目的是最小化J(θ),然后计算其极值,即:

因此,通过最小二乘法估计的系统传递函数参数可得如下:

2 指令多目标优化控制策略

室内空气的温湿度变化会直接影响用户的舒适度以及生产工艺的质量,以用户预设值或区间参考,在短时间或小范围对环境温湿度进行调整以满足用户需求。同时,在用电成本方面,根据用户参与需求响应事件意愿的程度,合理控制室内的变风量,在满足功率需求的基础上,考虑用电经济性、用户的舒适度以及响应电网需求响应事件等因素,构建了以传感器信息、预设目标、电价信息和风机转速为状态变量的温控负荷优化控制系统。

2.1 多目标函数

目标函数1:以温控负荷优化调度为主题,实时调整风机转速,以达到最低能耗。构建温控负荷能耗最小的目标函数,即

式中:P(t)是温控负荷的输出功率。

目标函数2:在最小化电费的同时,要满足温湿度要求,因此构造一个温湿度偏差最小的目标函数:

式中:T*为预期的室内温度;H*为预期的室内湿度。预期的室内温度、湿度获取主要依据用户需求的温湿度区间或人类体感舒适温度作为预设值,也可由用户进行设置。通过以温湿度偏差最小作为目标函数进行控制以降低对用户舒适度的影响。

2.2 约束条件

室内温湿度与循环风机转速n 之间的关系近似为一阶滞后关系。室内温湿度可表示为

式中:K、β为系数;Wmin、Wmax分别为用户期望的室内环境温/湿度的下限值和上限值。

风机的功率P与转速n的三次方成正比。P应满足约束条件

式中:Pmin、Pmax分别为温控负载循环风机输出功率的下限值和上限值。

3 温控负荷控制回路与控制过程

温控负荷输出功率以用户设定值和环境因素为参考,通过风机周期性地改变室内空气的热量、湿气,因此,温控负荷的功率输出是动态追踪变风量变化的。温控负荷的变风量由通风系统通过PWM 控制器获得风机转速的指令实现控制,通过控制风机转速和设定变风量可以快速平稳地调节功率。控制器的设计目的是为了修正循环风机的实时指令,使功率偏差和温湿度偏差能够跟踪参考指令。

温控系统中的控制回路如图1所示,其中温湿度控制回路确定保持房间内所需调整量对应的变风量,并通过速度控制回路,调节风机转速产生相应的变风量。温湿度控制回路将测量的温湿度与设定值进行比较,然后计算出目标变风量mref来调节房间内的湿度,而风机转速控制回路计算出风扇速度命令nref,确保实际变风量m密切跟踪室内湿度的目标变风量mref。

图1 温控负荷控制系统

在通风系统中,nref的度量单位为最大速度的百分比。由于变风量的变化会影响循环风机的能耗,因此使用控制器分离的第二信号u2来控制风机变风量。在图1中,mref表示目标变风量,通气指令u2用于叠加mref进行校正,u2和mref之间的偏差发送到速度控制器。

温控负荷优化控制系统的设计旨在最大限度地降低用户用电成本,降低能耗,并且满足用户对室内温湿度的需求。如图2所示,控制策略过程包括3个阶段,步骤如下:

图2 温控负荷控制策略

1)获得包括室内温湿度和风机速度在内的运行数据。设置采样周期h以及数据采样长度N,周期h的上限根据Nyquist采样定理确定,而其下限与数值稳定性有关,在第4节的示例中选择了N=120(h=1 s)。

2)以风机速度n为输入,室内湿度H为输出的传递函数G由式(1)—式(4)确定。

3)在降低用户用电成本,满足用户需求的同时,创建需求与实时环境的误差最小、温控负荷能耗最小的多目标优化函数。建立的模型使用NSGA-Ⅱ算法求解,导出Pareto解集[20]。

4)控制器通过跟踪功率和温湿度偏差,下达控制风机转速和变风量的实时修正指令。

5)根据温控负荷控制结果检测室内温湿度变化和风机能耗,判断室内环境是否符合要求,如果不符合,则更新室内温湿度信息,并重复上述过程,直到达到湿度要求,在执行本轮控制指令后,进入下一个控制周期。

4 案例验证

为验证所提方法的有效性,以室内湿度控制为例,建立室内湿度调控试验系统,设计加湿器原型,检测室内湿度变化,研制应用多目标优化控制策略的温湿度控制器,对加湿器进行控制,实现湿度调控和降低加湿器能耗的目的。通过所设计的湿度调控试验系统来验证所提温控负载控制策略的优越效果,以此为示例推广应用到更广泛的温控负荷调控中。

实验设置室内面积为10 m2,高度为3 m,环境温度为22 ℃,当前相对湿度为36%的房间。房间需要在2 h内达到50%的湿度环境。根据湿度需求,设计了一台180 W 的超声波加湿器,加湿器控制如图3所示,系统采用MK60DN512ZVLQ10 嵌入式微处理器实现系统数据采集、传输和控制输出。电流使用ACS712-5 霍尔电流传感器测量,温度和湿度使用DHT11 温湿度传感器测量。信号隔离芯片为74HC08,稳压芯片为TPS7333。在控制量输出过程中,电机接口也可以返回速度信息,除了OLED 屏幕界面实时显示数据外,系统还配备了蓝牙接口,实现数据传输。采样周期h=1 s,数据采样长度N=120。

图3 加湿器原型

图4 加湿器额定运行10 min的典型数据

系统辨识的目标是根据输入和输出的观测数据样本建立动态模型,线性模型G(s)用于描述作为输入的风机转速n和作为输出的室内湿度H之间的动态关系,G(s)中的未知参数从n和H的数据样本中估计出来的,作为使H和它的估计值之间的适应值最大化的参数,通过最小二乘法拟合,推导出风机控制电路控制目标的传递函数

根据此模型进行控制,当输入风机转速指令n时,其输出为室内湿度H如图4中的红色虚线。加湿器在通过仿真工作一段时间后的最佳工作功率值如图5所示。

图5 NSGA-Ⅱ算法迭代曲线

根据这些最佳工作状态和室内实际湿度,可以合理安排加湿器的具体加湿任务,达到电费优化。此外,还可以应用各个时间段的最小加湿功率来研究多台加湿器同时运行,实现电费优化。

搭建风机调速电路和湿度控制电路模块进行仿真。图6(a)显示了电路跟踪的额定速度信号仿真结果,图6(b)为电路跟踪的额定湿度信号仿真结果。在图6 中,黑色曲线表示负载指令信号,而蓝色曲线表示实际负载变化曲线。可以看出,提出的基于风机转速、湿度设定值和加湿器传递函数模型制定的闭环控制策略能够对指令信号进行紧密跟踪,其控制效果满足调湿需求。从图6(b)可以看出,风扇速度在全速的10%内变化。正常情况下,风扇转速可在40~275 r/min范围内连续调节,因此本控制方法不会造成转速异常而损坏风机。根据图6(c)可以看出,温度的变化范围在0.4 ℃以内,表明房间内的温度几乎没有变化。

图6 加湿器输出值跟踪命令信号

加湿器控制有两个目的:一是将室内湿度保持在要求的范围内,二是保证用户在调湿过程中用电成本最低。定量性能指标描述如下。

1)跟踪误差。

定量跟踪误差的度量如式(23)和式(24)所示。

式中:rR为跟踪误差的均方根;max|n|为参考指令的最大值。

2)室内湿度变化[21]中定义的湿度偏移指数RH用于测量室内湿度,当相对湿度在50%和60%之间变化时,该指标得分为0,如果湿度偏离该范围,其值会上升。

2011年下半年,杜有一次和尹红章吃饭,饭后,毛×送其和尹红章回家。在车上,杜对尹红章说:“尹主任,这里有个袋子,里面是我给您准备的一点礼物,您下车的时候拿着。”尹红章客气了一下,就收下了。这个袋子里装有现金30万元。

使用基于参数识别的传递函数模型G(s)进行仿真,跟踪误差信号和湿度偏移指标如图7 所示,在所有实验中,跟踪误差指标rR为0.010 7,加湿器的湿度偏移指标均低于阈值0.75。

图7 跟踪误差信号和湿度偏移指数

5 结语

提出一种适用于工业和家庭用户的温湿度负载调控的优化控制策略,以工业生产的温湿度需求的功率约束和用电成本为目标,采用系统辨识方法获取“风机转速-环境温湿度”模型,并使用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解目标函数,获得最优控制措施。研制用于实验与工业应用的温湿度控制器,通过跟踪功率和温湿度与参考信号的偏差,实时修正循环风机的控制指令,实现温湿度调节与最低用电成本的兼顾。通过工业示例验证了所提控制策略的有效性。

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