自适应动态规划与双启发式动态规划在热量分配控制中的应用

"基于DHP算法的热力站一次网热量分配控制研究旨在解决集中供热系统中的热量分配问题。文章采用自适应动态规划(ADP)结合双启发式动态规划(DHP)的方法，以优化热量分配，提升供热效率并确保按需供热。首先通过热负荷预测获取各热力站的需求，接着分析供热系统的运行机制，建立数学模型，最后利用DHP求解最优供水流量和温度设定值。仿真结果验证了这种方法的有效性，能有效避免供热不均，提高热量利用率。" 在集中供热系统中，热量分配的优化是一个关键问题，特别是由于系统的非线性、大时滞和强耦合特性，使得热量从热源到各个热力站的分配变得复杂。本文提出了一种新的解决方案，即自适应动态规划(ADP)与双启发式动态规划(DHP)相结合的方法。ADP是一种强化学习的策略，它能够根据系统状态动态调整控制策略，适应环境变化，以达到最优性能。 首先，论文中采用了热负荷预测技术来预估各个热力站的热需求。通过收集历史数据和考虑天气等因素，预测未来一段时间内的热负荷值，这是优化分配的基础。 其次，作者深入研究了集中供热系统一次网的运行机理，这包括热能的传输、热损失、以及不同热力站之间的相互影响等。在此基础上，构建了热量优化分配问题的数学模型，该模型能够量化各个因素对热量分配的影响，并为后续的优化提供理论框架。 然后，文章引入了双启发式动态规划(DHP)算法。这是一种结合了两种或多种启发式策略的优化方法，它能够有效地处理复杂的优化问题，如供热系统中的一次网热量分配。DHP通过迭代过程寻找最优的供水流量和温度设定，以满足各热力站的热负荷需求，同时最小化能源浪费。 仿真结果表明，这种结合ADP和DHP的方法显著提高了热量分配的效率和均匀性，避免了供热不均的现象，确保了热量的高效利用。这一成果对于改善供热系统的运行性能，降低运营成本，提高用户满意度具有重要的实际意义。通过这种方法，供热系统可以根据实际需求进行动态调整，进一步促进了节能减排和可持续发展。