ORC余熱發(fā)電中的電源能耗最低控制模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

周華

（1.鄭州工程技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院，河南鄭州 450044；2.鄭州大學(xué)河南省信息網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，河南鄭州 450052）

ORC余熱發(fā)電中的電源能耗最低控制模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

周華

（1.鄭州工程技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院，河南鄭州 450044；2.鄭州大學(xué)河南省信息網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，河南鄭州 450052）

為了最大程度減少ORC余熱發(fā)電中的能源消耗，設(shè)計(jì)了一種電源能耗最低控制模型。規(guī)劃所設(shè)計(jì)模型的總體結(jié)構(gòu)，主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、連接總線、控制模塊等。通過數(shù)據(jù)采集電路對電壓電流傳感器采集到的ORC余熱發(fā)電中的信號進(jìn)行干擾過濾、放大及保護(hù)，對經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)采用AT24C08存儲器進(jìn)行存儲。通過控制有效工作電壓達(dá)到電源能耗最低控制的目的。軟件部分采用C語言進(jìn)行開發(fā)，介紹了系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)主程序，編寫了數(shù)據(jù)采集子程序與數(shù)據(jù)存儲子程序的部分代碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)模型不僅所需時間少，而且電源能耗最低控制性能較佳。

ORC余熱發(fā)電；電源能耗；控制模型

當(dāng)前，隨著科技發(fā)展和人們生活水平的提高，能源需求越來越大，如何提高能源利用率成為亟需解決的問題[1-2]。利用余熱進(jìn)行發(fā)電對提高能源利用率具有重要意義，而ORC（有機(jī)朗肯循環(huán)）因其效率高、結(jié)構(gòu)簡單已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于發(fā)電系統(tǒng)[3]。ORC余熱發(fā)電仍舊會存在能源消耗。因此，設(shè)計(jì)一種電源能耗最低控制模型，具有重要意義，已成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)，受到了廣泛的關(guān)注[4-5]。

目前，有關(guān)電源能耗最低控制的研究有很多，其中，文獻(xiàn)[6]主要通過基于自適應(yīng)機(jī)制的粒子群算法，對發(fā)電時的電源能耗進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)電源能耗最低控制，該方法采用PCL學(xué)習(xí)策略，通過進(jìn)化代數(shù)對慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子進(jìn)行調(diào)整，大大降低了時間復(fù)雜度，但該方法以電源能耗最低為尋優(yōu)目標(biāo)，將功率與電源能耗關(guān)聯(lián)計(jì)算，造成控制過程不收斂。文獻(xiàn)[7]主要通過多重自適應(yīng)粒子群法，對發(fā)電過程進(jìn)行檢測，建立電源能耗最低控制模型。該模型產(chǎn)生很多隨機(jī)粒子，通過當(dāng)前電源能耗的最優(yōu)位置與全局最優(yōu)位置對粒子的位置和速度進(jìn)行更新，并且在迭代時逐漸調(diào)整調(diào)度優(yōu)化的慣性權(quán)重與學(xué)習(xí)因子，使全部粒子逐漸逼近電源能耗最低目標(biāo)的全局最優(yōu)值，該方法實(shí)現(xiàn)過程復(fù)雜，不適用于實(shí)際應(yīng)用。文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了以電源能耗和排放為目標(biāo)期望的控制模型，通過不同目標(biāo)完成率的偏差信息對相對權(quán)重進(jìn)行預(yù)測和調(diào)整，能夠高效地達(dá)到電源能耗控制要求，但該方法容易陷入局部最優(yōu)解。文獻(xiàn)[9]主要基于線性規(guī)劃法建立電源能耗最低控制模型，該方法將電源能耗最低控制作為優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)，要求約束條件為線性的，能夠收斂至全局最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)過程較為簡單，但該方法需對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性化處理，和原問題之間存在一定的偏差，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。文獻(xiàn)[10]主要通過拉格朗日松弛法建立電源能耗最低控制模型，該方法利用拉格朗日乘子將引起原問題難以求解的約束合并至目標(biāo)函數(shù)中，將問題簡單化，通過對乘子的更新獲取原問題的優(yōu)化解，實(shí)現(xiàn)電源能耗最低控制，但在迭代求解過程中易出現(xiàn)解的振蕩現(xiàn)象。

針對上述方法的弊端，設(shè)計(jì)一種電源能耗最低控制模型。規(guī)劃所設(shè)計(jì)模型的總體結(jié)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)采集電路對電壓電流傳感器采集到的ORC余熱發(fā)電中的信號進(jìn)行處理，對經(jīng)處理后的數(shù)據(jù)采用AT24C08存儲器進(jìn)行存儲，軟件部分采用C語言進(jìn)行開發(fā)，提供了數(shù)據(jù)采集子程序與數(shù)據(jù)存儲子程序的部分代碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)模型不僅所需時間少，而且電源能耗最低，控制性能較佳。

1 系統(tǒng)總體及硬件模塊設(shè)計(jì)

本節(jié)所設(shè)計(jì)的ORC余熱發(fā)電中的電源能耗最低控制模型總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。通過數(shù)據(jù)采集模塊對ORC余熱發(fā)電過程中的實(shí)時電源能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)存儲模塊將采集到的數(shù)據(jù)分類保存，通過控制模塊對ORC余熱發(fā)電過程中產(chǎn)生的電源能耗進(jìn)行最低控制，技術(shù)路線如圖1所示。下面介紹系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)中硬件的功能。

圖1 模型總體結(jié)構(gòu)Fig.1 Overall structure model

1.1 數(shù)據(jù)采集電路

數(shù)據(jù)采集電路包括6路數(shù)據(jù)采集通道，主要負(fù)責(zé)對電壓電流傳感器采集到的ORC余熱發(fā)電中的信號進(jìn)行干擾過濾、放大及保護(hù)。所有數(shù)據(jù)采集通道均由反向運(yùn)放、加法運(yùn)放、限幅構(gòu)成，其邏輯電路用圖2進(jìn)行描述。

數(shù)據(jù)采集電路中的AD轉(zhuǎn)換部分采用TMS320 F2812內(nèi)置12位轉(zhuǎn)換器，轉(zhuǎn)換頻率是25 MHz，電壓輸入?yún)^(qū)間0～3 V。為了判斷傳感器得到信號的正負(fù)，添加由TPS75515提供的1.5 V電壓的加法電路，使其保持在正常的電壓輸入?yún)^(qū)間內(nèi)，最后在加法電路前添加一個反向運(yùn)放，避免1.5 V電源倒流對采集準(zhǔn)確性產(chǎn)生負(fù)面影響。

圖2 數(shù)據(jù)采集電路Fig.2 Data acquisition circuit

1.2 數(shù)據(jù)存儲電路

采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)TMS320F2812處理后，對其進(jìn)行存儲，存儲芯片采用串行可編程只讀存儲器（EEPROM），即由ATMEL公司生產(chǎn)的AT24C08存儲器。

AT24C08的A0、A1、A2腳為3條地址線，通過這三條地址線獲取芯片的硬件地址，令A(yù)0、A1、A2腳接地；第4腳依與第8腳是GND與+5 V，第5腳SDA是串行數(shù)據(jù)輸入/輸出端，利用I2C總線對數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，在SDA與SCL之間添加上拉電阻，可防止數(shù)據(jù)丟失；第7腳是寫保護(hù)端，將其和GND連接，保證芯片實(shí)現(xiàn)讀寫操作。具體電路用圖3進(jìn)行描述。

圖3 數(shù)據(jù)存儲電路Fig.3 Data storage circuit

1.3 PWM控制電路

控制模塊主要通過控制有效工作電壓降低電源能耗的目的，控制電路用圖4進(jìn)行描述。

圖4 PWM控制電路Fig.4 PWM control circuit

控制模塊主要包括六路PWM控制電路，圖4描述的是其中的一路PWM控制電路。在TMS320F2812的六路PWM輸出端外接入工作電壓是3 V的驅(qū)動芯片74LVC245，將所有輸出端與電源能耗控制芯片6N137的輸入端相連，避免外部電流或電壓過大損害芯片。令限幅基準(zhǔn)電壓的范圍保持在0～3 V，通過TL431提供準(zhǔn)確的3 V基準(zhǔn)電平。

2 軟件設(shè)計(jì)

針對軟件部分，通過建立電源能耗最低控制模型，用C語言進(jìn)行開發(fā)，開發(fā)環(huán)境為keil的MDK集成開發(fā)環(huán)境，其操作簡單，便于實(shí)現(xiàn)。

分田到戶的20世紀(jì)80年代初與1949年新中國成立時已有十分不同的國情，其中最重要的不同有二：一是中國初步實(shí)現(xiàn)了工業(yè)化，由一個農(nóng)業(yè)國轉(zhuǎn)變成工業(yè)國；二是農(nóng)村社會已完全不同于傳統(tǒng)宗法社會，農(nóng)民成為具有現(xiàn)代國家認(rèn)同的現(xiàn)代社會的公民。

2.1 電源能耗最低控制模型的建立

ORC余熱發(fā)電中，當(dāng)電源節(jié)點(diǎn)以某狀態(tài)結(jié)束時，采用此時的能耗權(quán)值及狀態(tài)持續(xù)時間，計(jì)算出此時的能耗值。并對同一個節(jié)點(diǎn)在相同狀態(tài)下的多次能耗自動相加，以此為基礎(chǔ)，依據(jù)節(jié)點(diǎn)在各種狀態(tài)下的能耗，建立ORC余熱發(fā)電中電源能耗最低控制模型，電源能耗計(jì)算式如下所示：

式中：E為電源能耗權(quán)值；α為此時的能耗系數(shù)值；t為此狀態(tài)持續(xù)的時間，能依據(jù)狀態(tài)結(jié)束時間和狀態(tài)起始時間得到。得到ORC余熱發(fā)電中電源能耗最低控制模型，如下所示：

式中：ETmnsnit為Tmnsnit狀態(tài)下的電源能耗；EReceive為Receive狀態(tài)下的電源能耗；ESense為Sense狀態(tài)下的電源能耗；EIdle為Idle狀態(tài)下的電源能耗；ESleep為Sleep狀態(tài)下的電源能耗。

2.2 代碼設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集子程序的部分源代碼如下：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了證明本設(shè)計(jì)模型的有效性，需要相關(guān)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)將粒子群模型作為對照模型進(jìn)行分析比較。

3.1 2種模型電源能耗控制性能分析比對

將本模型和粒子群模型進(jìn)行比對，結(jié)果如表1所示，表中電源能耗節(jié)省率計(jì)算式如下：

式中：E1為ORC余熱發(fā)電產(chǎn)生的電源能耗；E2為采用模型控制后述ORC余熱發(fā)電產(chǎn)生的電源能耗，電源能耗節(jié)省率越高，說明能耗控制效果越好。

分析表1可知，采用本文模型對ORC余熱發(fā)電中的電源能耗進(jìn)行最低控制后得到的電源能耗節(jié)省率的平均值是73.4%，采用粒子群模型電源能耗節(jié)省率的平均值是57.1%，說明本文模型的電源能耗節(jié)省率更高，控制性能更佳。

為了更加直觀地驗(yàn)證本文模型的電源能耗控制性能，對本文模型和粒子群模型在ORC余熱發(fā)電中的歸一化之后的電源能耗進(jìn)行比較分析，得到的結(jié)果用圖5進(jìn)行描述，能量消耗越低，說明能耗控制方法的效果越好。

表1 本文方法和傳統(tǒng)方法電源能耗節(jié)省率對比Tab.1 Comparison of the power consumption saving rate of power supply between the method proposed in this paper and the traditional method

圖5 2種模型電源能耗比較結(jié)果Fig.5 Comparison of power consumption results of two models

分析圖5可知，本文模型的電源能耗控制效果明顯優(yōu)于粒子群模型，能量消耗較低，因?yàn)楸疚哪Ｐ筒捎玫乃惴ǜ泳_，所以計(jì)算結(jié)果更準(zhǔn)確。

最后，對采用本文模型和粒子群模型的電量保有率進(jìn)行比對，結(jié)果如圖6所示。

圖6 2種模型電量保有率比較Fig.6 Comparison of power penetration results of two models

研究表明，電量保有率越高，說明電源能耗控制效果越佳。分析圖6可知，本文模型的電量保有率始終高于粒子群模型，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文模型的有效性。

3.2 2種模型效率比對及分析

通過上文可知，本文模型的電源能耗最低控制效果佳，但為了證明本文模型的整體性能，還需對本文模型的效率進(jìn)行驗(yàn)證。本文模型和粒子群模型的效率比較結(jié)果如表2所示。

表2 2種模型效率比較結(jié)果Tab.2 Comparison of efficiency results of two models

超調(diào)量是控制系統(tǒng)動態(tài)性能的重要指標(biāo)，超調(diào)量越小，說明能耗控制效果越好，時延是指一個控制系統(tǒng)的響應(yīng)時間，時延越小，說明控制系統(tǒng)的響應(yīng)越快。

分析表2可知，和粒子群模型相比，采用本文模型進(jìn)行電源能耗最低控制產(chǎn)生的超調(diào)量更小，整個控制過程的效率更高，說明本文模型不僅電源能耗控制性能高，而且所需時間較短。

最后，將本文模型和粒子群模型時間利用率進(jìn)行比對（單位時間節(jié)省電源能耗），結(jié)果如圖7所示。

圖7 2種模型時間利用率比較Fig.7 Comparison of time utilization results of two models

分析圖7可知，本文模型的時間利用率明顯高于粒子群模型，說明本文模型單位時間電源能耗節(jié)省量較粒子群模型更高。

4 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一種電源能耗最低控制模型。規(guī)劃了所設(shè)計(jì)模型的硬件總體結(jié)構(gòu)；軟件部分采用C語言進(jìn)行開發(fā)，介紹了系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)主程序，編寫了數(shù)據(jù)采集子程序與數(shù)據(jù)存儲子程序的部分代碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)模型不僅所需時間少，而且電源能耗最低控制性能較佳。

[1]趙會茹，周佳，郭森，等.影響中長期電力需求的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展指標(biāo)體系研究[J].陜西電力，2015，43（8）:71-77.ZHAO Huiru，ZHOU Jia，GUO Sen，et al.Indicator system for economic and social development to impact long-term electricity demand[J].Shaanxi Electric Power，2015，43（8）:71-77（in Chinese）.

[2]單茂華，楊勝春，雍太有，等.風(fēng)電大規(guī)模集中并網(wǎng)后的互聯(lián)電網(wǎng)有功功率控制性能評價(jià)模型[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2015，35（13）:3221-3230.SHAN Maohua，YANG Shengchun，YONG Taiyou，et al.An active power control performance evaluation model for interconnected power grid adapted to the large-scale wind power integration[J].Proceedings of the CSEE，2015，35（13）:3221-3230（in Chinese）.

[3]王慧，馬新靈，孟祥睿，等.工質(zhì)流量對ORC低溫余熱發(fā)電系統(tǒng)性能的影響[J].化工學(xué)報(bào)，2015（10）:4185-4192.WANG Hui，MA Xinling，MENG Xiangrui，et al.Effect of mass flow rate on performance of organic rankine cycle for power generation system with low-temperature waste heat[J].CIESC Jorunal，2015（10）:4185-4192（in Chinese）.

[4]王宏巖，李英順，王德彪，等.低能耗和低時延的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J].電子設(shè)計(jì)工程，2013，21（7）:47-50.WANG Hongyan，LI Yingshun，WANG Debiao，et al.Data aggregation algorithm for wireless sensor networks based on low-power and low-latency[J].Electronic Design Engineering，2013，21（7）:47-50（in Chinese）.

[5]秦文戈.ORC熱水發(fā)電技術(shù)在芳烴聯(lián)合裝置中的應(yīng)用[J].當(dāng)代化工，2015，12（2）:307-309.QIN Wenge.Application of ORC hot water power generation technology in aromatic complex unit[J].Contemporary Chemical Industry，2015，12（2）:307-309（in Chinese）.

[6]狄育慧，陳愛娟，王利端.玻璃幕墻對室內(nèi)熱環(huán)境與能耗的影響[J].西安工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，28（1）:50-54.DI Yuhui，CHEN Aijuan，WANG Liduan.The influence of glass curtain wall on the indoor thermal environment and energy consumption[J].Journal of Xi’an Polytechnic University，2014，28（1）:50-54（in Chinese）.

[7]王海峰，曹云鵬.GPU集群能耗優(yōu)化控制模型研究[J].電子學(xué)報(bào)，2015，24（10）:1904-1910.WANG Haifeng，CAO Yunpeng.Power consu mption optimization control model of GPU clusters[J].Acta Electronica Sinica，2015，24（10）:1904-1910（in Chinese）.

[8]劉艷章，楊可林，王湘艷，等.變速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中長期時間尺度建模[J].電網(wǎng)與清潔能源，2014，30（10）: 111-118.LIU Yanzhang，YANG Kelin，WANG Xiangyan，et al.Medium and long-term time scale modeling for variable speed constant frequency wind turbines[J].Advances of Power System&Hydroelectric Engineering，2014，30（10）: 111-118（in Chinese）.

[9]王海峰，陳慶奎.多指標(biāo)自趨優(yōu)的GPU集群能耗控制模型[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2015，52（1）:105-115.WANG Haifeng，CHEN Qingkui.Multi-indices selfapproximate optimal power consumption control model of GPU clusters[J].Journal of Computer Research and Development，2015，52（1）:105-115（in Chinese）.

[10]劉敏，吳榮華，楊啟容.熱泵系統(tǒng)的輸送能耗與經(jīng)濟(jì)比摩阻[J].節(jié)能技術(shù)，2014，32（6）:487-491.LIU Min，WU Ronghua，YANG Qirong.Transportation energy consumption and economical specific frictional resistance design of sewage heat pump system[J].Energy Conservation Technology，2014，32（6）:487-491（in Chinese）.

[11]楊勇平，付鵬，王寧玲，等.基于改進(jìn)單耗理論的火電機(jī)組能耗基準(zhǔn)狀態(tài)精細(xì)表征[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，42（3）:56-63.YANG Yongping，F(xiàn)U Peng，WANG Ningling，et al.Detailed mechanism of energy-consumption benchmark in coal-fired units based on improved fuel specific consumption theory[J].Journal of North China Electric Power University（Natural Science Edition），2015，42（3）:56-63（in Chinese）.

（編輯 徐花榮）

Design and Implementation of the Lowest Power Supply Energy Consumption Control Model in ORC Waste Heat Power Generation

ZHOU Hua
（1.School of Information Engineering，Zhengzhou Institute of Technology，Zhengzhou 450044，Henan，China；2.Key Laboratory of Information Network of Henan Province，Zhengzhou University，Zhengzhou 450052，Henan，China）

In order to minimize the energy consumption of ORC waste heat power generation，a minimum control model of power consumption is designed.The overall structure of the design model mainly includes the data acquisition module，data storage module，the connection bus，and control module，etc..Through the data acquisition circuit，the signal of the ORC waste heat power generation which is collected by the voltage and current sensor，is filtered，amplified and protected，and the processed data is stored in the AT24C08 memory.By controlling the effective working voltage the minimum control of power consumption is achieved.The software is developed in C language，the main program of the system software design is descried，and partial codes of the data acquisition sub-routine and data storage sub-routine are prepared.The experimental results show that the proposed model not only uses less time，but also has better control performance.

ORC waste heat power generation；power consumption of power supply；control model

河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目（142102210585）。

Project Supported by Key Projects of Science and Technology of Henan Province（142102210585）.

1674-3814（2016）08-0123-06

TM769

A

2016-01-05。

周 華（1981—），女，碩士，講師，主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。