[發(fā)明專利]電采暖設(shè)備控制方法、裝置及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2019-12-05
• 公開（公告）號: CN110908283B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳廣宇;龐博;蔡瑤;乞勝靜;馬雨薇;于寶鑫;李文龍;張華東;李佳驥;張磊;張巖;張衡陽;黃偉光
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)冀北電力有限公司承德供電公司;燕山大學(xué)
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 薛嬌

1.一種電采暖設(shè)備控制方法，其特征在于，包括：

獲取當(dāng)前控制周期的循環(huán)水溫度；

確定與所述當(dāng)前控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度，包括：獲取各個控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度；其中，所述各個控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度為通過多目標(biāo)優(yōu)化算法，對采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)執(zhí)行函數(shù)優(yōu)化后確定的；從所述各個控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度中，查找與所述當(dāng)前控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度；

在所述當(dāng)前控制周期的循環(huán)水溫度低于所述當(dāng)前控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度情況下，啟動所述電采暖設(shè)備的加熱功能；

其中，各個控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度通過多目標(biāo)優(yōu)化算法對采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)執(zhí)行函數(shù)優(yōu)化的過程，包括：

以各個控制周期的循環(huán)水溫度最大溫差作為決策變量，構(gòu)建采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)；其中，循環(huán)水溫度最大溫差為循環(huán)水溫度與電采暖設(shè)備的供水溫度的最大差值；

采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，對所述采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)執(zhí)行函數(shù)優(yōu)化操作；其中，在所述多目標(biāo)優(yōu)化算法為多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法的情況下，則所述采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，對所述采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)執(zhí)行函數(shù)優(yōu)化操作，包括：針對決策空間中每個決策變量執(zhí)行個體尋優(yōu)：按多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法執(zhí)行個體尋優(yōu)獲得決策變量的新位置，若新位置對應(yīng)的函數(shù)值優(yōu)于原位置對應(yīng)的函數(shù)值，則將決策變量移動至新位置，否則維持原位置；其中，細(xì)菌趨藥性算法執(zhí)行個體尋優(yōu)中，決策變量的移動步長隨著迭代次數(shù)的增加呈減小趨勢；在針對決策空間中每個決策變量執(zhí)行個體尋優(yōu)后，確定滿足群體尋優(yōu)條件的決策變量；針對決策空間中滿足群體尋優(yōu)條件的每個決策變量執(zhí)行群體尋優(yōu)：按多目標(biāo)細(xì)菌群體趨藥性算法執(zhí)行群體尋優(yōu)獲得決策變量的新位置，若新位置對應(yīng)的函數(shù)值優(yōu)于原位置對應(yīng)的函數(shù)值，則將決策變量移動至新位置，否則維持原位置；判斷是否達(dá)到迭代結(jié)束條件；若否，則重新進(jìn)入針對決策空間中每個決策變量執(zhí)行個體尋優(yōu)步驟；若是，則將細(xì)菌群體中當(dāng)前的各個決策變量對應(yīng)的位置，確定為各個待定解；基于模糊隸屬度函數(shù)分別計算各個待定解對應(yīng)的綜合滿意度；將各個待定解中綜合滿意度最大的待定解，確定為使所述采暖成本最小化目標(biāo)函數(shù)和采暖不舒適度最小化目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化的決策變量最優(yōu)解；

在函數(shù)優(yōu)化操作結(jié)束后，獲得各個控制周期的循環(huán)水溫度最大溫差的最優(yōu)解；

將各個控制周期的預(yù)設(shè)供水溫度減去各個控制周期的最優(yōu)解，獲得各個控制周期對應(yīng)的循環(huán)水最低溫度。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述重新進(jìn)入針對決策空間中每個決策變量執(zhí)行個體尋優(yōu)步驟之前，還包括：

采用細(xì)菌群體定向變異策略改善細(xì)菌群體的分布性。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用細(xì)菌群體定向變異策略改善細(xì)菌群體的分布性，包括：

計算細(xì)菌群體中各個決策變量于目標(biāo)函數(shù)值空間的擁擠距離；

按擁擠距離的大小對各個決策變量執(zhí)行排序操作，劃分細(xì)菌群體為兩半：擁擠距離較小的一半決策變量集合，以及，擁擠距離較大的一半決策變量集合；

針對擁擠距離較小的一半決策變量集合中每個決策變量：

按定向變異公式計算決策變量的新位置，其中所述新位置位于所述擁擠距離較大的一半決策變量集合中，若新位置對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值不比原位置對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值差，則決策變量移動至新位置，否則維持原位置。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在個體尋優(yōu)過程和群體尋優(yōu)過程中包括確定新位置是否滿足約束條件；

所述約束條件包括：

循環(huán)水溫度最大溫差在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

室內(nèi)溫度在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)。