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公开(公告)号：CN118466642B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410932792.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及热交换器技术领域，具体涉及一种基于模糊技术和跳变机制的热交换器温度控制方法及系统，所提出的控制方案由基于模糊技术和跳变模型的异步有限域耗散控制器和管中管热交换器组成。在第一阶段，利用热力学原理和差商法，将热交换器动态方程抽象为带有随机性和非线性的二维模型，并设计基于模态的耗散控制器以构建闭环系统。在第二阶段，通过构造基于系统模态与模糊规则的李雅普诺夫函数，以保证热交换器工作流的有限域有界性。本发明主要应用于管中管热交换器的换热过程中的安全温度控制中，一方面保证了工艺效率和产品质量，另一方面防止过热或过冷以提高设备寿命。
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公开(公告)号：CN117905638B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410305319.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的风力发电机优化控制方法及系统，涉及风力发电技术领域，该系统包括数据采集模块、分析处理模块、数据预测模块、实时运行模块、状态对比模块以及策略执行模块；其技术要点为：该系统利用强化学习算法与搭建的预测模型结合，根据预测的风向和风速所处的时间节点，来获取实时运行模块所需的调节时间T，使得风力发电机在调节完成即可提前或同步应对风向和风速的变化，在一定程度上不仅能够提高发电效率，还能够减少风力发电机的损耗，增强了风力发电机的可靠性，通过搭建数据分析模型，综合考虑了环境因素、设备自身因素以及产能因素，使生成的风能利用率评估值能够准确、有效的完成后续对优化控制系统的验证。
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公开(公告)号：CN117905638A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410305319.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的风力发电机优化控制方法及系统，涉及风力发电技术领域，该系统包括数据采集模块、分析处理模块、数据预测模块、实时运行模块、状态对比模块以及策略执行模块；其技术要点为：该系统利用强化学习算法与搭建的预测模型结合，根据预测的风向和风速所处的时间节点，来获取实时运行模块所需的调节时间T，使得风力发电机在调节完成即可提前或同步应对风向和风速的变化，在一定程度上不仅能够提高发电效率，还能够减少风力发电机的损耗，增强了风力发电机的可靠性，通过搭建数据分析模型，综合考虑了环境因素、设备自身因素以及产能因素，使生成的风能利用率评估值能够准确、有效的完成后续对优化控制系统的验证。
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公开(公告)号：CN118466642A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410932792.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及热交换器技术领域，具体涉及一种基于模糊技术和跳变机制的热交换器温度控制方法及系统，所提出的控制方案由基于模糊技术和跳变模型的异步有限域耗散控制器和管中管热交换器组成。在第一阶段，利用热力学原理和差商法，将热交换器动态方程抽象为带有随机性和非线性的二维模型，并设计基于模态的耗散控制器以构建闭环系统。在第二阶段，通过构造基于系统模态与模糊规则的李雅普诺夫函数，以保证热交换器工作流的有限域有界性。本发明主要应用于管中管热交换器的换热过程中的安全温度控制中，一方面保证了工艺效率和产品质量，另一方面防止过热或过冷以提高设备寿命。
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