能源动力系统的智能化控制策略与实现方法

引言：

随着全球能源危机与环保需求的日益凸显，能源动力系统的高效化、智能化已成为发展必然趋势。传统 PID 控制等经典方法依赖精确的数学模型，难以适应系统参数时变、外部干扰复杂的工况，导致控制精度不足、能耗较高。智能化控制策略凭借其自学习、自适应及非线性处理能力，为解决这一问题提供了新的技术路径。本文聚焦能源动力系统的智能化控制，系统分析主流控制策略的优势与适用场景，结合工程实践提出实现方法，旨在为提升系统性能、推动能源动力领域的技术升级提供参考。

一、能源动力系统智能化控制的核心策略

针对能源动力系统的动态特性与控制需求，智能化控制策略通过模拟人类智能的感知、推理与决策能力，实现对复杂系统的精准调控，主要包括以下三类核心策略：

1.1 模糊控制策略

模糊控制基于模糊数学理论，将专家经验转化为模糊规则，无需建立精确的系统模型即可实现控制。在能源动力系统中，模糊控制通过模糊化接口将温度、压力、转速等精确输入量转化为模糊量，依据预设的模糊规则库进行推理决策，再通过清晰化接口输出控制量。其优势在于能够处理系统的非线性与不确定性，对参数摄动和外部干扰具有较强的鲁棒性，适用于锅炉燃烧控制、发动机怠速调节等难以建模的环节。

1.2 神经网络控制策略

神经网络控制借鉴生物神经网络的结构与功能，通过大量神经元的互联与训练，实现对系统映射关系的逼近。在能源动力系统中，神经网络可分为监督学习、无监督学习与强化学习三类。监督学习通过样本数据训练网络，用于系统辨识与轨迹跟踪；无监督学习无需教师信号，适用于自适应控制与故障诊断；强化学习通过与环境的交互试错优化控制策略，适合复杂动态系统的最优控制。神经网络控制的核心优势在于自学习与自适应能力，能够实时调整网络参数以适应系统工况变化，有效解决非线性强耦合系统的控制难题。

1.3 模型预测控制策略

模型预测控制基于系统的预测模型，通过滚动优化与反馈校正实现闭环控制。其核心流程包括：建立预测模型预测系统未来输出；根据性能指标求解有限时域内的最优控制序列；将最优控制序列的第一个元素作用于系统；在下一采样时刻重复上述过程。在能源动力系统中，模型预测控制能够处理多变量、多约束问题，如兼顾能源效率与排放指标的协同控制，同时通过实时反馈校正补偿模型误差与外部干扰，提升控制精度与稳定性。

二、能源动力系统智能化控制的实现方法

智能化控制策略的落地需依托硬件平台、算法设计与系统集成的协同配合，具体实现方法可分为以下三个层面：

2.1 硬件架构搭建

硬件架构是智能化控制的物理基础，需满足实时数据采集、高速运算与可靠控制的需求。核心硬件包括：传感器层：部署温度传感器、压力传感器、流量传感器等，实现对系统状态参数的实时采集，确保数据的准确性与时效性。控制器层：采用工业 PC、PLC 或专用嵌入式控制器，具备强大的运算能力与多接口扩展功能，支持复杂控制算法的运行。执行器层：配备变频器、调节阀、继电器等执行机构，根据控制器输出信号调整系统运行状态，实现精准控制。通信层：采用以太网、RS485 等通信协议，构建传感器、控制器与执行器之间的实时数据传输网络，保障系统各环节的信息交互。

2.2 控制算法设计

控制算法是智能化控制的核心，需结合系统特性与控制目标进行针对性设计。模糊控制算法设计：首先确定输入输出变量的模糊子集与隶属度函数，如将温度误差分为"负大、负中、负小、零、正小、正中、正大"七个模糊子集；其次基于专家经验制定模糊规则库，如"若温度误差正大且误差变化率正小，则阀门开度正大"；最后通过重心法等清晰化方法将模糊输出转化为精确控制量。神经网络控制算法设计：根据控制需求选择网络结构，如 BP 神经网络用于系统辨识，RBF 神经网络用于自适应控制；通过离线训练与在线学习相结合的方式优化网络权值，确保网络能够准确逼近系统动态特性。模型预测控制算法设计：建立系统的线性或非线性预测模型，如采用状态空间模型描述系统动态；定义性能指标函数，如最小化跟踪误差与控制量变化率；通过二次规划等优化算法求解最优控制序列，同时考虑系统的输入输出约束。

2.3 系统集成与调试

系统集成是将硬件与算法融合为完整控制系统的关键环节。软件集成：采用 LabVIEW、MATLAB/Simulink 等开发平台，将控制算法封装为软件模块，实现数据采集、算法运算、控制输出的一体化管理；同时开发人机交互界面，支持参数设置、状态监控与故障报警。联调测试：在实验室环境下搭建模拟平台，对控制系统进行静态与动态测试，验证控制算法的正确性与硬件的可靠性；通过阶跃响应、抗干扰测试等，优化控制参数，提升系统的动态性能与鲁棒性。现场部署：将调试完成的控制系统部署到实际能源动力系统中，进行现场试运行，根据实际运行数据进一步微调参数，确保系统满足工业生产需求。

结论：

智能化控制策略为能源动力系统的高效稳定运行提供了重要技术支撑，模糊控制、神经网络控制、模型预测控制等策略在处理非线性、不确定性及多约束问题上展现出显著优势。通过合理搭建硬件架构、优化设计控制算法、严格执行系统集成调试，能够有效实现智能化控制的工程落地。未来，随着人工智能、大数据等技术的发展，能源动力系统的智能化控制将朝着多策略融合、自组织自优化、远程协同控制的方向演进，为提升能源利用效率、推动绿色低碳发展提供更有力的技术保障。

参考文献：

[1] 刘晓翠.新能源汽车智能化驱动系统设计与控制策略研究[J].汽车测试报告, 2020,9(48):63-65.

[2] 汪坤鹏.机场航站楼建筑智能化系统设计及其节能效益研究[D].华南理工大学,2022,(08):119-12