冷却塔参数设定方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于冷却塔技术领域，具体涉及一种冷却塔参数设定方法。
【背景技术】
[0002] 冷却塔是应用非常普遍的水资源循环利用设备，其主要功能是将含有废热的冷却 水与空气在塔内进行热交换，使水温降至要求的温度，以便进行再次循环。目前，为冷却塔 供水的水泵以及冷却塔的风机均由电动机驱动。
[0003] 在冷却塔的工作过程中，通常通过控制冷却塔风机的转速、进风量、空气晗值等特 征值来达到水的降温标准，对于不同的进水温度，需要设定不同的风机转速、进风量。但是 现有技术中，风机的转速和进风量都是基本不变的，不能很好的根据进水焓值做出改变。
【发明内容】
[0004] 为了克服现有技术的不足，本发明提供一种冷却塔参数设定方法，根据遗传算法 和神经网络生成最优参数。
[0005] 本发明的技术方案是：一种冷却塔参数设定方法，包括如下步骤：步骤一：设定冷 却塔的出水温度范围，并根据出水温度范围构造实际出水温度的误差函数和目标函数；步 骤二：使用遗传算法对参数进行编码，染色体上的基因值即为冷却塔参数，定义参数差异度 函数，作为初始种群的选取标准；步骤三：将目标函数进行转换，生成适应度函数；步骤四： 根据适应度进行遗传操作生成新的子代，将子代代入BP神经网络，计算预测的输出值；步 骤五：判断是否满足终止条件，如果满足，则输出冷却塔参数；不满足，将这一代种群最优 部分保存，进入下一代遗传变换，返回步骤四。所述冷却塔参数为：风机转速、冷却塔进风量 和进水和焓值。所述步骤二中，遗传算法编码方式为实数编码方式。所述步骤四中遗传操 作生成新的子代采用算术交叉和非均匀变异方式。所述步骤一中误差函数为：
【主权项】
1. 一种冷却塔参数设定方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：设定冷却塔的出水温度范围，并根据出水温度范围构造实际出水温度的误差 函数和目标函数； 步骤二：使用遗传算法对参数进行编码，染色体上的基因值即为冷却塔参数，定义参数 差异度函数，作为初始种群的选取标准； 步骤三：将目标函数进行转换，生成适应度函数； 步骤四：根据适应度进行遗传操作生成新的子代，将子代代入BP神经网络，计算预测 的输出值； 步骤五：判断是否满足终止条件，如果满足，则输出冷却塔参数；不满足，将这一代种 群最优部分保存，进入下一代遗传变换，返回步骤四。
2. 根据权利要求1所述的冷却塔参数设定方法，其特征在于：所述冷却塔参数为：风机 转速、冷却塔进风量和进水和焓值。
3. 根据权利要求1所述的冷却塔参数设定方法，其特征在于：所述步骤二中，遗传算法 编码方式为实数编码方式。
4. 根据权利要求1所述的冷却塔参数设定方法，其特征在于：所述步骤四中遗传操作 生成新的子代采用算术交叉和非均匀变异方式。
5. 根据权利要求1所述的冷却塔参数设定方法，其特征在于：所述步骤一中误差函数 为.
，其中，a为设定冷却塔出水温度下限，b为冷却塔出水 温度上限，K为比例常数。
6. 根据权利要求1所述的冷却塔参数设定方法，其特征在于：所述步骤四后还包括步 骤：判断子代数值是否陷入局部最小，如果是，则执行重启机制生成新的父代，否则执行步 骤五。
【专利摘要】本发明涉及一种冷却塔参数设定方法,本发明方法包括如下步骤：步骤一：设定冷却塔的出水温度范围，并根据出水温度范围构造实际出水温度的误差函数和目标函数；步骤二：使用遗传算法对参数进行编码，染色体上的基因值即为冷却塔参数，定义参数差异度函数，作为初始种群的选取标准；步骤三：将目标函数进行转换，生成适应度函数；步骤四：根据适应度进行遗传操作生成新的子代，将子代代入BP神经网络，计算预测的输出值；步骤五：判断是否满足终止条件，如果满足，则输出冷却塔参数；不满足，将这一代种群最优部分保存，进入下一代遗传变换，返回步骤四。本发明结合神经网络和遗传算法进冷却塔的参数进行设定，是冷却塔的出水温度在一定的范围内，具有较好的冷却效果。
【IPC分类】G05B13-04
【公开号】CN104698853
【申请号】CN201510115907
【发明人】张育仁, 张研, 帕提曼热扎克
【申请人】芜湖凯博实业股份有限公司
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年3月17日