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      电子论文

      基于无线网络传输的太阳能传热系统设计研究

      时间:2019年05月11日 所属分类:电子论文 点击次数:

      摘要:太阳能供热广泛地影响人们的日常生活,随着供热系统工程化,保障太阳能供热系统及时、高效、稳定运行成为重点发展方向.将远程控制系统作为太阳能供热的长效监测控制装备,对其进行深入研究的必要性不言而喻.通过CAN总线接收来自各用户单元的数据以及通

        摘要:太阳能供热广泛地影响人们的日常生活,随着供热系统工程化,保障太阳能供热系统及时、高效、稳定运行成为重点发展方向.将远程控制系统作为太阳能供热的长效监测控制装备,对其进行深入研究的必要性不言而喻.通过CAN总线接收来自各用户单元的数据以及通过LORA无线通讯?榻喙匦畔⒎⑺椭猎毒嗬胂允灸?,同时通过GPRS?橛朐冻谭衿鹘惺萃ㄐ,并建立太阳能制热单元逐时制热量预测模型.监控主机?椴杉莸淖既沸院褪凳毙砸约笆荽淼恼沸允钦鱿低吃诵形榷ǖ墓丶.

        关键词:无线网络传输;太阳能传热系统;制热控制;制热量预测

      现代电子技术

        0引言

        目前普遍使用的太阳能加热器制热控制策略较为简单,多数采用简易的温度控制逻辑完成加热,不能根据外部条件及时调整系统运行状态,难以最大化发挥太阳能能效.Lopes、Oliveira等人研制了太阳能提供热水的智能控制设备,可实现用户自我调节水温,并设置了相关控制策略以减少辅助电能消耗,但只适用于单用户情况.

        中南大学的许奎等人设计了一套基于PLC的太阳能供热监控系统,采用BP神经网络对制热量模型进行优化[1].该套系统的PLC下位机与PC上位机通过串口进行通讯[2-3],不具备远程监控功能,而且上位机只实现了制热量预测,不能直观监测和显示供热系统的运行状态.

        本文中采用了基于扩频技术的超远距离无线传输方式,利用传感网络,进行远程监控,实现了远距离、长寿命、大容量的太阳能传热控制系统.同时,开发了太阳能制热单元逐时制热量预测模型,采用PSO算法优化BP神经网络[4],利用自行设计的软、硬件方案搭建实验环境展开技术验证.

        1太阳能传热系统制热控制策略

        1.1制热控制要求

        当供热系统处于太阳能制热单元与辅助电加热器联合制热时,监控系统的控制功能主要是在水箱补水时预测判断供热系统能否单独依靠太阳能制热单元完成水制热,以此为依据完成辅助电加热器的启停操作,使得制热系统更加充分有效地利用太阳能制热.系统热源由辅助电加热器的制热量Qp以及太阳能制热单元的制热量Qs两部分组成,控制系统的要求需要尽量降低Qp值而增大Qs值.

        本系统采用恒定水温供热水模式,由于用户对热水的消耗导致水箱水位下降,通过补水后水箱水温也随之下降,因此需要制热系统对水进行加热.辅助电加热器启停条件:本文中设定补水时刻到水温恢复恒定温度的时间为1h,如果监控系统能够预测从补水时刻开始1h内太阳能制热单元的制热量Qs,将其与目标制热量进行比较,即可得知在该时间段内系统是否需要启动辅助电加热器进行辅助制热水.由此可见,制热控制策略的关键是准确地计算出从补水时刻开始1h内太阳能制热单元的制热量Qs.

        1.2制热控制策略

        目前,已有辅助加热设备的太阳能供热系统控制策略都较为简单,一般以检测的水温为基础,通过人为经验设定控制条件来完成辅助电加热器的启停操作.这种方式导致在太阳能辐射强度足够大时,制热系统未能有效利用太阳能而消耗了常规能源,因此需要改进控制策略[5].

        1.3逐时制热量预测方法分析

        智能化预测技术主要有3大方向:人工神经网络、模糊逻辑系统以及专家系统.其中,人工神经网络具有不依赖人为经验,自主学习、记忆、推理等优点,被广泛运用于各领域.而相对其他人工神经网络模型,BP神经网络模型具有较强的非线性映射能力和自学习、自适应能力,通过训练在输入数据集和输出数据间建立网络能很好地处理预测结果和相关因素的非线性关系,缺点是会导致过拟合现象而且训练时间较长[6-7].通过分析,BP神经网络的优点适用于太阳能制热单元逐时制热量预测,但由于存在过度拟合、训练时间长、容易陷入局部最优等局限,需要改进BP神经网络.

        1.4基于PSO算法优化

        BP神经网络建立的太阳能制热单元逐时制热量预测模型包含4个输入因子:预测时的日期序号、预测时刻、预测时的外界温度以及云量大小;1个输出因子为:预测时的太阳能制热单元制热量;隐含层节点数z由输入层神经元个数x[8]、输出层神经元个数y以及常数b决定,最后将b确定为5,如式(2)所示。

        1.5太阳能制热单元逐时制热量预测仿真

        将上述预测模型用MATLAB软件仿真,在武汉地区选取天气状况良好的2018年3月8日、3月9日对预测数据进行分析,预测模型的期望输出值、预测输出值以及预测输出的相对误差,太阳能制热单元制热量的预测值与实际值总体比较接近,也有个别预测点误差较大.说明此制热量预测模型整体预测效果较好,但由于训练集所包含的实际情况不足,仍然会导致某些预测点相对误差稍大.

        2系统设计

        2.1系统总体设计

        太阳能传热系统主要由监控用户单元、监控主机单元、远距离显示单元等3部分组成.其中监控用户单元用于监控用户的用热量情况;监控主机单元用于监控整体供热情况;远距离显示单元能直观、实时、精确地显示整体供热情况.监控用户单元与监控主机单元通过CAN总线组网,监控主机单元与远距离显示单元通过LORA通信?槲尴叽.

        2.2无线网络技术及本研究中的运用

        LORA作为创建远程通讯链路的无线调制方式,同时也是通讯物理层.频移键控(FSK)作为一种高效的调制方式,在很多无线通讯技术中被采用为物理层,而LORA作为基于chirp编码脉冲技术的调制方式,同时拥有FSK调制的低功耗特性以及通讯距离远的优势[12].LORA调制技术在抗阻塞和选择方面相较于传统的调制技术也具有明显的优势,解决了传统技术无法同时满足通讯距离远、抗干扰和低功耗的问题[13].

        2.2.1SX1278?槌跏蓟

        SX1278?橐ぷ髟贚ORA模式下,需要主控核心?橥ü齋PI接口对其进行初始化,也就是需要配置SX1278芯片的内部寄存器.

        2.2.2SX1278数据发送

        作为半双工收发器,SX1278在同一时间内只能进行数据接收或数据发送,收发模式每次转换都需要单独重新初始化.这个过程也是通过寄存器操作完成的,同时SX1278提供数字端口DIO0中断主控?槔刺崾臼萁邮蘸褪莘⑺偷耐瓿.

        2.3系统软件组成

        系统软件主要包含:数据采集、内部逻辑控制、报警信息显示以及各?橹涞氖萃ㄐ判樯杓.

        3实验结果分析

        3.1系统实机搭建

        为了测试本文所论述系统的实际运行效果,选择湖北省气象局大楼楼顶平台作为实验场所展开测试,平台光照充足,符合实验环境要求.搭建的实验设备包括保温水箱、太阳能集热管、保温水箱内的辅助电加热器,还有监控用户单元和监控主机单元,将监控系统装至太阳能供热部分并调试正常后,对传热系统进行数据采集.

        3.2实验结果分析

        太阳能制热单元数据采集:为了获取太阳能制热单元的运行参数,关闭系统控制功能,采集制热单元的制热数据.数据记录期间的天气情况:15日云雨降温;16日多云转晴;17日云雨降温;18日多云转阴.根据实验结果可知,太阳能制热单元在15、17两日阴雨降温的天气制热效果不佳,水箱水温一天内有下降的可能;在天气情况好转的16、18两日,太阳能制热单元的制热效果较好,制热量从当天11时开始明显增大,并于下午1416时期间达到峰值,且全天的制热量数据近似正态分布.

        为了验证本文所述太阳能传热系统的能源利用率,将其与许奎设计的控制系统展开类似条件下对比观测,对本传热系统进行制热水实验.根据2018年8月16、17、18三日记录数据计算得到太阳能制热单元的制热量和能源利用率.虽然两组实验观测当天的天气现象、温度状况等外部条件不尽相同,计算所得能源利用率也有不同,但实验结果显示本文所述传热系统在太阳能加热器制热控制策略下的运行效果令人满意.将本文中研究的太阳能传热系统与以往设计的控制系统相比较,每天的平均能源利用率都有所提高,系统节能效果良好.

        4总结

        本文中针对太阳能传热系统的工作特点,搭建相关实验环境,通过超远距离无线传输方式,利用传感网络,对太阳能传热系统进行远程监控,同时采用PSO算法优化BP神经网络并通过仿真验证.其结果表明:优化算法可以有效运用于太阳能制热单元的逐时制热量预测,提高太阳能制热单元的制热效率,从而减少对常规辅助电能的消耗.该技术符合当今节能减排的大趋势,可推广应用于小区楼宇太阳能供热监控系统等节能工程,具有十分广阔的市场前景.

        5参考文献

        [1]许奎.基于制热量预测模型的太阳能水源热泵节能控制技术研究[D].长沙:中南大学,2014.

        [2]肖磊,谢菊芳.一种基于PLC的PID流量控制设计[J].湖北大学学报(自然科学版),2007,29(1):44-46.

        [3]雷俐殊,谢菊芳,宋甜,等.基于自由口协议的S7-200PLC与伺服电机的数据通讯[J].湖北大学学报(自然科学版),2011,33(2):146-148.

        [4]邓伟康,刘锋,朱二周,等.基于新型PSO算法优化BP神经网络的软件缺陷预测方法研究[J].微电子学与计算机,2017,34(4):39-43.

        [5]江乐新,陈庆杰,钟杰.多功能太阳能空调制热兼制热水模式负荷平衡控制策略的研究[J].热科学与技术,2012,11(2):182-186.

        [6]王蒙,常胜,王豪.一种自适应训练的BP神经网络FPGA设计[J].现代电子技术,2016,39(15):115-118.

        [7]徐晖,王乾宇,张干兵,等.用BP神经网络法预测反相液相色谱保留值[J].湖北大学学报(自然科学版),2002,24(2):145-148.

        电子类刊物推荐:《现代电子技术》是由陕西省信息产业厅主管,陕西省电子技术研究所、陕西电子学会和陕西电子杂志社主办的一本半月刊科技类期刊。

        

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