电力热控控制策略与调度算法研究

电力热控控制策略与调度算法研究

贾佐梓1 曹鹏2李云泽3

（1.吉林电力股份有限公司，长春 130000 2/3.中国机械设备工程股份有限公司 北京 100073）

摘要:本文针对电力热控的问题和挑战，研究了传统和新兴的控制策略和调度算法。在控制策略方面，综述了基于PID控制、模型预测控制和模糊控制的策略，并介绍了基于强化学习、深度学习和人工智能的新兴策略。在调度算法方面，综述了负荷平衡、优化和预测调度算法，并介绍了基于遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法的新兴调度算法。最后，讨论了控制策略与调度算法的耦合问题，并提出了综合研究方法和框架。

关键词：电力热控；控制策略；调度算法；探究

前言

随着电力需求的不断增长和能源消耗的加剧，电力热控成为了一个重要的研究领域。电力热控是指通过合理的控制策略和调度算法，对电力系统中的热能进行有效管理和利用，以提高能源利用效率和降低能源消耗。在当前的能源紧缺和环境保护的背景下，电力热控的研究具有重要的理论和实际意义。

一、电力热控概述

1.1 电力热控的定义和作用

电力热控是指通过控制电力系统中的热量分布和传输，以实现电力系统的安全、稳定和高效运行的一种技术手段。它通过监测和调控电力系统中的热量流动，保证电力设备的正常运行，提高电力系统的可靠性和经济性。电力热控的作用主要体现在以下几个方面：（1）保护电力设备。（2）提高电力系统的可靠性。（3）提高电力系统的经济性。

1.2 电力热控的关键问题和挑战

电力热控面临着一些关键问题和挑战，主要包括以下几个方面：（1）热量分布不均匀。（2）热量传输效率低。（3）热控策略的优化。（4）新能源接入的影响 [1]。

二、电力热控控制策略研究

2.1传统控制策略综述

（一）基于PID控制的策略：PID控制是一种经典的控制策略，通过测量系统的偏差（误差）、积分误差和微分误差来计算控制器的输出。PID控制器的输出可以根据系统的需求来调整，以实现对系统的稳定控制。

（二）基于模型预测控制的策略：模型预测控制（MPC）是一种基于系统模型的控制策略，通过预测系统的未来行为来计算控制器的输出。MPC可以考虑系统的约束条件，并通过优化算法来求解最优控制策略。

（三）基于模糊控制的策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，通过将模糊规则应用于系统的输入和输出之间的关系来计算控制器的输出。模糊控制可以处理模糊和不确定性的问题，并且对于非线性系统具有较好的适应性。

2.2新兴控制策略研究

（一）基于强化学习的策略：强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习的控制策略将电力热控系统的状态抽象为一组特征，构建状态空间模型。并设计奖励函数来评估智能体的行为，以引导智能体学习最优的控制策略。通过与环境的交互，智能体不断更新策略，优化控制策略的性能[2]。

（二）基于深度学习的策略：深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来学习复杂的非线性关系。基于深度学习的控制策略首先收集电力热控系统的历史数据，并对数据进行预处理。设计适合电力热控系统的神经网络结构。将深度神经网络应用于电力热控系统的控制策略学习，通过输入当前状态变量，输出最优的控制动作。

（三）基于人工智能的策略：人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、模糊逻辑、遗传算法等。基于人工智能的控制策略通过对电力热控系统的历史数据进行挖掘和分析，提取有用的信息和规律。通过人工智能技术来优化电力热控系统的控制策略，使得系统能够自动调整和优化运行。

三、电力热控调度算法研究

3.1传统调度算法综述

（一）负荷平衡调度算法：负荷平衡调度算法主要通过对电力热控系统中各个负荷进行合理分配和调度，以实现系统负荷的平衡。常见的负荷平衡调度算法包括最小二乘法、线性规划法、负荷预测法等。这些算法通过对历史数据的分析和预测，确定各个负荷的最佳调度方案，以实现系统负荷的平衡[3]。

（二）优化调度算法：优化调度算法主要通过对电力热控系统中各个设备的运行状态进行优化，以实现系统的最优调度。常见的优化调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。这些算法通过对系统的目标函数进行优化，确定各个设备的最佳运行状态，以实现系统的最优调度。

（三）预测调度算法：预测调度算法主要通过对电力热控系统中各个变量的未来走势进行预测，以实现系统的合理调度。常见的预测调度算法包括时间序列分析法、神经网络法、支持向量机法等。这些算法通过对历史数据的分析和建模，预测未来的变量走势，从而确定系统的合理调度方案。

3.2新兴调度算法研究

（一）基于遗传算法的调度算法：该算法通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化调度方案，以达到最优的调度效果。

（二）基于粒子群算法的调度算法：该算法通过模拟粒子在搜索空间中的移动和信息交流，不断优化调度方案，以达到最优的调度效果。

（三）基于模拟退火算法的调度算法：该算法通过模拟金属在高温下逐渐冷却的过程，以一定的概率接受较差的解，从而避免陷入局部最优解，最终找到全局最优解。

四、电力热控控制策略与调度算法的综合研究

4.1控制策略与调度算法的耦合问题

在电力热控系统中，控制策略和调度算法之间存在着紧密的耦合关系。控制策略决定了系统的运行方式和目标，而调度算法则负责根据当前的运行状态和需求，进行优化调度决策。因此，控制策略和调度算法的设计和优化需要进行综合研究，以实现系统的高效运行和能源的节约利用[5]。

4.2综合研究方法和框架

为了解决控制策略与调度算法的耦合问题，可以采用以下综合研究方法和框架：首先，需要对电力热控系统进行建模，包括电力供应、热能供应、负荷需求等方面。可以采用物理模型、数学模型或仿真模型等方法进行建模。其次，根据系统的运行目标和约束条件，设计合适的控制策略。控制策略可以包括基于规则的控制、模型预测控制、优化控制等方法。此外，根据系统的运行状态和需求，设计合适的调度算法。调度算法可以包括启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等方法，以实现系统的优化调度。最后，将设计好的控制策略和调度算法进行耦合优化。可以采用迭代优化的方法，通过不断调整控制策略和调度算法的参数，以实现系统的最优运行。

五、结束语

综上所述，通过对电力热控控制策略与调度算法的研究，我们深入了解了电力热控系统的运行原理和优化方法。本研究提出的控制策略和调度算法能够有效提高电力热控系统的能源利用效率和经济性，降低能源消耗和环境污染。未来的研究方向可以进一步优化算法，提高系统的响应速度和稳定性，并结合智能化技术，实现电力热控系统的自动化和智能化运行。这将为电力热控领域的发展提供重要的理论和实践指导。

参考文献：

[1]电热水器参与电力需求晌应的调度控制策略研究[D].南京师范大学,2020.

[2]马文菁郭晓杰,曹姗姗,孙春华，齐承英末端通断控制的热力站调控策略研究[J].建筑科学,2023:10.

[3]白玉国.电力调度控制一体化的风险策略研究[J].电脑乐园,2020:1.

[4]高月阳.电力调度运行方面的安全控制策略研究[J].百科论坛电子杂志,2021:1(2661).

[5]张晓维.电力调度运行管理中的安全控制策略研究[J].电力系统装备2021:2.