基于T-S模糊算法的冷热联供制冷预测模型

• 作者: 张红元 李方春 王琦 苑文鑫
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 冷热联供 T-S模糊神经网络 预测模型 制冷温度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 系统建模、仿真与分析
• 页码范围: 87-90,102
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TK019
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2019.02.021

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琦	山西大学自动化系	71	297	8.0	15.0
2	张红元		1	2	1.0	1.0
3	苑文鑫	山西大学数学科学学院	3	4	1.0	1.0
4	李方春		1	2	1.0	1.0