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摘 要

在当今能源紧缺，环境污染日益恶化的背景下，基于可再生能源的多能互补分布式能源系统以其能源供应稳定、环境污染小的特性开始逐渐引起研究人员的重视。而为了保证系统的正常运行，合理的控制策略必须被用于系统的控制中。在目前的研究中，基于人工智能的先进控制算法被广泛地应用于燃料电池、热泵等系统的仿真控制中，但其复杂的算法不利于其工程的实现，而传统的PID控制器却因其简单的结构和可靠的控制性能，仍被广泛地应用于各种工业过程控制领域。因此，本文意在设计一个基于光伏/燃料电池/热泵的分布式能源系统，并为其设计合适的优化控制策略。本文采用了PID控制器来实现系统的控制，同时利用果蝇优化算法、遗传算法等，实现控制器控制参数的优化。仿真结果表明，优化后的控制器具有更小的超调量、更短的过渡时间、更短的控制器饱和时间等优点，因此其可以作为该系统的理想控制器，以保证系统的稳定工作。

关键词：分布式能源系统；PID控制；果蝇算法；遗传算法

Optimal Control of Distributed Energy System Based on

Fuel Cell/Photovoltaic/Heat Pump

Yuxiao Qin, 03015007

Supervised by Li Sun

Abstract

Nowadays, in the situation of energy shortage and deteriorating environmental pollution, multi-energy complementary distributed energy systems based on renewable energy have begun to attract more and more attention of the researchers with their merits of energy supply stability and low environmental pollution. In order to ensure the normal operation of the system, proper control strategies must be applied in the control of the system. In the current research, advanced control algorithms based on artificial intelligence (AI) are widely used in the simulation control of solid oxide fuel cell (SOFC), heat pump and other systems, but its complex algorithm is not conducive to the realization of its practical application. On the contrary, with the characteristics of simplicity and reliability, Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers are still widely used in various industrial process control fields. To this end, this paper aims to design a distributed energy system based on SOFC, photovoltaic and heat pump, and design a suitable optimal control strategy for it. This paper applies PID controllers to realize the control of the system. Afterwards, it uses the fruit fly optimization algorithm (FOA) and genetic algorithm (GA) to optimize the controller control parameters. The simulation results show that the optimized controller has the advantages of smaller overshoot, shorter transition time and shorter controller saturation time, as a result, they can be applied as ideal controllers for the system to ensure its stable operation.

Keywords：Distributed energy system; PID control; Fruit fly optimization algorithm (FOA); Genetic algorithm (GA)

目 录

摘要 I

Abstract II

目录 III

插图目录 V

第一章 绪论 1

1.1 基于可再生能源的多能互补分布式能源系统的研究背景 1

1.2 基于可再生能源的多能互补分布式能源系统的优点 3

1.3 基于光伏/燃料电池/热泵的分布式能源系统的控制意义与方法 3

1.3.1热泵系统的控制意义与方法 3

1.3.2 SOFC系统的控制意义与方法 4

1.4 基于光伏/燃料电池/热泵的分布式能源系统的应用场景 6

1.4.1 城市建筑节能减排 6

1.4.2 偏远地区建筑供能 6

1.4.3 大灾害下独立供能 6

1.5 论文结构 7

第二章 热泵子系统的优化控制 9

2.1 热泵系统的介绍 9

2.1.1 模型介绍 9

2.1.2 控制难点 11

2.2 控制策略的设计 11

2.2.1 模型辨识 11

2.2.2 相对增益矩阵分析 13

2.2.3 控制器设计 14

2.3 控制器优化 14

2.3.1 果蝇算法的介绍 14

2.3.2 基于FOA的PID参数整定 15

2.3.3 优化结果 17

2.4 系统仿真 20

2.4.1 仿真结果 20

2.4.2 结果分析 22

2.5 本章小结 22

第三章 SOFC子系统的优化控制 23

3.1 SOFC系统介绍 23

3.1.1 模型介绍 23

3.1.2 控制难点 27

3.2. 控制策略的设计 27

3.2.1 模型辨识 27

3.2.2 RGA分析 29

3.2.3 控制器设计 29

3.3 控制器优化 30

3.3.1 基于遗传算法的多目标优化 30

3.3.2 控制参数的优化 32

3.4 系统仿真 35

3.4.1 仿真结果 35

3.4.2 结果分析 36

3.5 本章小结 37

第四章 光伏/燃料电池/热泵系统的联合运行与优化控制 39

4.1 系统联合运行策略 39

4.1.1 系统的连接 39

4.1.2 功率的计算 40

4.2 控制策略的设计 41

4.2.1 模型辨识 41

4.2.2 RGA分析 42

4.2.3 控制器设计 43

4.3 控制器优化 43

4.3.1 基于FOA的控制参数优化 43

4.3.2 优化结果 44

4.4 系统仿真 47

4.4.1 仿真结果 47

4.4.2 结果分析 49

4.5 本章小结 49

第五章 总结与展望 50

5.1 总结 50

5.2 展望 50

参考文献 51

致谢 55

研究成果清单 56

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