【摘 要】
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随着工业4.0的到来,制造业变得越来越自动化和智能化,压缩空气作为工业上非常普遍能源介质,应用场合范围将变得越来越广。空压机作为生产压缩空气的机械设备,其能源消耗占据整个压缩空气系统的95%以上,并且现场使用还存在许多不合理的情况,造成了很多能源上的浪费,为了减少不必要的能源消耗,如何合理的生产调度空压机的运行变得越来越有意义。本文就是基于东风日产某工厂节能改造项目为背景,对空压机台数优化调度进行
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随着工业4.0的到来,制造业变得越来越自动化和智能化,压缩空气作为工业上非常普遍能源介质,应用场合范围将变得越来越广。空压机作为生产压缩空气的机械设备,其能源消耗占据整个压缩空气系统的95%以上,并且现场使用还存在许多不合理的情况,造成了很多能源上的浪费,为了减少不必要的能源消耗,如何合理的生产调度空压机的运行变得越来越有意义。本文就是基于东风日产某工厂节能改造项目为背景,对空压机台数优化调度进行研究,使空压机产气量尽量匹配用气量,减少能耗浪费,达到节能的效果。空压机台数调度设计了两个主要部分,第一个部分是对各个时刻用气量负荷的预测,.另一部分是对各时刻预测出来的负荷选择出最优的空压机组合和最优的产气量,使得供需匹配。负荷预测是进行台数调度的基础,只有精确的负荷预测才能够提供给机组进行优化组合和最优产气量分配的使用,设计出来的台数调度才更为合理和安全。本文通过建立最小二乘支持向量机模型对未来一天的各时刻用气量进行负荷预测,为了提高预测的精准性和可靠性,针对最小二乘支持向量机模型中的人工选取参数存在的缺点,本文介绍了粒子群优化算法对模型中的参数进行自动的优化选取。虽然精准性得以提高,但是粒子群算法存在过早收敛现象,又对粒子群算法进行改进,提出改进粒子群算法对模型参数进行选取。仿真结果表明,基于改进的粒子群最小二乘支持向量机模型,提高了预测的预测精度,增强了可靠性,具有较强的理论依据和实用价值。通过获得负荷预测出的结果,在系统安全稳定运行下,对各时刻用气负荷进行合理安排机组组合和机组最优产气量的分配,其目的是在满足现场生产用气的同时,使得空压机机组产生的能耗最小,达到节能的效果。在通过对空压机工作原理研究和了解现场条件约束后建立了空压机机组组合的能耗模型,然后本文综合应用了拉格朗日松弛算法,动态规划算法和微分进化算法对空压机机组能耗模型进行求解,并针对现场的十台机组进行了仿真验证,可以提前一天制定台数调度计划,表明本文所采用的方法可以有效解决空压机台数调度问题。
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