基于模型预测的日光温室温度优化控制

摘要

针对日光温室室内温度的优化控制,在切换控制的基础上提出基于模型预测(model predictive control,MPC)的温度控制方法。首先以室外环境因素、设备开关量以及室内温度为输入,建立NARX神经网络室内温度预测模型;进而将其输出作为目标优化函数的输入,该函数以温度的控制误差、设备切换次数、系统能耗为约束,从而将控制问题转化为目标函数的求解问题,在此基础之上得到局部最优的开关设备控制序列;最终通过滚动优化机制进入最佳温度切换控制状态。实验结果表明:基于模型预测的切换控制算法可以有效调控温室内的温度,降低温室系统能耗。