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自来水厂电气节能方法的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:04:25
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自来水厂电气节能方法的研究【摘要】:自来水厂是城市重要的基础设施之一,为民用和工农业提供供水保证。随着社会经济的迅猛发展,这就要求现代自来水厂必须具有规模大、效率高、节能环保、供水

【摘要】:自来水厂是城市重要的基础设施之一,为民用和工农业提供供水保证。随着社会经济的迅猛发展,这就要求现代自来水厂必须具有规模大、效率高、节能环保、供水可靠等特点。目前,大部分城市自来水厂仍然采用传统供水方式,用恒速泵直接供水或水塔供水。传统供水方式存在诸多弊端,由于是人为对输出水压进行控制,控制精度很低,完全不能满足用户对供水系统可靠性的要求;且水泵电机一直处于高速运转中,造成很大的电能浪费。进入21世纪以来,人们逐渐意识到资源的重要性,电力资源的紧缺尤其严重,这就要求自来水厂这一用电大户能够顺应时代潮流,在节能方面做出重大变革。本文对自来水厂电气节能方法的研究主要针对变频恒压供水系统,从大功率变频器谐波抑制和系统控制方式两方面对其节能进行分析和设计。 对大功率变频器谐波抑制的研究,主要分析了几种典型变频器的拓扑结构、工作方式和特点,并用MATLAB构建其仿真模型,通过分析比较各种结构的输出波形和输入输出谐波含量,并与IEEE-519标准进行比较,对不满足要求的结构,设计合理的滤波器对高次谐波进行过滤,分析设计二阶低通滤波器的参数,用MATLAB进行仿真验证滤波效果。 考虑到供水系统具有时滞性和非线性等特点,对其控制方式采用模糊神经网络PID控制,此控制方式将PID控制、模糊控制、神经网络控制有机结合,从而实现对供水系统的高精度控制。它是将模糊控制和神经网络控制作为并列的两部分,模糊控制的输出作为神经网络控制的输入,并将PID神经元作为神经网络的基本处理单元。PID神经元网络避免了标准神经网络随机选取初始阀值和初始连接权值的弊端,大大节省了学习时间。通过MATLAB构建模糊神经网络PID控制器仿真模型,并仿真其阶跃响应性能,与传统PID控制和模糊PID控制阶跃响应对比分析后,验证了新构建的控制系统具有理想的控制性能。 【关键词】:变频恒压供水 神经网络 模糊控制 大功率变频器 谐波抑制 MATLAB
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TU991.6;TM92
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-17
  • 1.1 课题的来源及研究的目的与意义10-14
  • 1.2 国内外研究现状14-15
  • 1.2.1 国外自来水厂电气节能方法研究的发展概况14
  • 1.2.2 国内自来水厂电气节能方法研究的发展概况14-15
  • 1.3 本课题主要研究工作15-17
  • 第二章 自来水厂的能耗分析17-21
  • 2.1 自来水厂的净水处理工艺17-18
  • 2.1.1 自来水厂净水工艺的发展过程17-18
  • 2.1.2 自来水厂净水工艺的改造18
  • 2.2 自来水厂典型净水工艺能耗现状18-20
  • 2.3 本章小结20-21
  • 第三章 高压大功率变频器的谐波抑制21-40
  • 3.1 高压变频器对电网和电动机的影响22-23
  • 3.1.1 高压变频器对电网的影响22
  • 3.1.2 高压变频器对电动机的影响22-23
  • 3.2 高压变频器典型拓扑结构23-27
  • 3.2.1 高-低-高型变频器24
  • 3.2.2 功率器件串联型变频器24-25
  • 3.2.3 多重化变频器25-26
  • 3.2.4 多电平变频器26-27
  • 3.3 高压变频器整流侧输入谐波分析27-34
  • 3.3.1 多重化整流电路结构与原理27-28
  • 3.3.2 多重化整流电路抑制输入谐波的基本原理28-29
  • 3.3.3 多重化整流电路输入谐波仿真分析29-32
  • 3.3.4 多重化整流电路输入滤波器设计32-34
  • 3.4 高压变频器逆变侧输出谐波分析34-39
  • 3.4.1 变压器耦合输出型逆变器34-37
  • 3.4.2 单元串联多重化型逆变器37-39
  • 3.5 本章小结39-40
  • 第四章 基于模糊神经网络 PID 控制的恒压供水系统40-66
  • 4.1 系统理论基础40-52
  • 4.1.1 PID 控制理论基础40-42
  • 4.1.2 模糊控制理论基础42-45
  • 4.1.3 神经网络控制理论基础45-52
  • 4.2 模糊神经网络 PID 控制器结构分析52-59
  • 4.2.1 模糊神经网络 PID 控制器的优势52-53
  • 4.2.2 模糊神经网络 PID 控制器逻辑工作原理53-59
  • 4.3 供水系统模糊神经网络 PID 控制器性能仿真分析59-65
  • 4.3.1 系统仿真环境59-60
  • 4.3.2 供水系统模糊神经网络 PID 控制的 MATLAB 仿真60-65
  • 4.4 本章小结65-66
  • 结论与展望66-68
  • 参考文献68-71
  • 致谢71


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