Прогнозное управление
Давление конденсации — один из ключевых параметров, определяющих энергоэффективность холодильной системы. Давление конденсатора обычно регулируется скоростью вращения вентилятора, однако быстрый отклик вентилятора относительно более медленной динамики теплообмена вызывает динамическое несоответствие, приводящее к колебаниям давления компрессора, задержкам реакции и повышенному энергопотреблению.
Проблемы традиционных методов
Обычные интеллектуальные методы управления часто демонстрируют большое перерегулирование и медленную адаптацию в сложных рабочих условиях, в то время как Model Predictive Control (MPC) может смягчить перерегулирование, но полагается на высокоточные системные модели и интенсивные вычисления, ограничивая его практическую применимость.
Гибридная стратегия управления
Исследование, опубликованное в ScienceDirect, предлагает интегрированную стратегию управления, сочетающую data-driven MPC и интеллектуальную глобальную оптимизацию. Data-driven MPC использует рекурсивные наименьшие квадраты и расширенный фильтр Калмана (EKF) для обновления модели в реальном времени, снижая зависимость от точных априорных моделей и вычислительную нагрузку при одновременном повышении адаптивности к возмущениям. Интегрируя операционные данные в реальном времени с традиционными термодинамическими принципами через динамически обновляемый прогнозный модуль, предлагаемый метод дополнительно повышает робастность системы. Интеллектуальный оптимизатор затем глобально настраивает параметры, используя обратную связь MPC, тем самым улучшая общую производительность управления и эксплуатационную эффективность.
Экспериментальные результаты
Экспериментальные результаты демонстрируют, что предлагаемый подход снижает перерегулирование на 39,6%, время установления — на 50% и энергопотребление — на 7,41% по сравнению с методами интеллектуальной оптимизации. Эти улучшения подчёркивают его превосходную робастность, отзывчивость и энергоэффективность в практических операциях холодильных систем.
Перспективы
Интеграция MPC с ИИ-оптимизацией обеспечивает устойчивое управление холодильными системами в условиях переменных нагрузок и внешних возмущений. Улучшение энергоэффективности при сохранении производительности имеет решающее значение для устойчивого развития и достижения углеродной нейтральности.
По всем вопросам звоните нам по номеру +7 (383) 305-43-15