【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋工程，涉及一种海洋平台通风系统分层优化控制方法。
技术介绍
1、海洋平台是为海上钻井、采油、储油等活动提供生产和生活设施的重要结构设施。海洋平台通风不足会导致舱室内空气流通不畅，增加舱室内污染物浓度，降低人员舒适度，增加患呼吸道疾病 (如并态建筑综合症) 的风险。相反，过度通风会向某一舱室输送不必要的风量，造成能源浪费。因此，通风系统作为海洋平台的重要组成部分，是保证海洋平台正常生产和人员正常生活的重要系统。
2、海洋平台通常为多舱室结构，各舱室功能不同，控制要求会存在多样性差异。在维持各舱室空气质量 (iaq)、减少通风能耗两者之间建立最佳平衡的控制策略，是海洋平台通风系统控制领域面临的主要挑战之一。
3、目前，需求控制通风 (dcv) 策略被广泛用于海洋平台iaq控制。dcv的基本思想是利用预先设计好的通风方案，引入外部新鲜空气来替代或稀释舱室内污染物 (如二氧化碳) 浓度，以维持各舱室iaq并保护海洋平台工作人员的健康与安全。实践证明，实施合理有效的通风方案可以在实现各舱室iaq控制目标的同时节省25%~40%的能源。然而，dcv也有其自身的不足，即通风方案设计不当会导致舱室通风不足或过度，造成iaq过低或能源浪费。此外，大多数关于dcv的研究都默认海洋平台通风系统可以准确跟踪需求风量，忽略了两者之间存在的误差。同时，在控制问题的范围内，海洋平台通风系统固有的非线性和强耦合特性仍未得到充分探讨，例如在调整通风量后，由于时序耦合的存在，舱室内空气质量响应会出现时间延迟。因此，如何在海
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决以上技术问题，提供一种海洋平台通风系统分层优化控制方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种海洋平台通风系统分层优化控制方法，所述海洋平台包括风机、主通风管路及多个舱室，所述风机连通主通风管路，主通风管路上设置有总风阀，所述主通风管路与每个舱室连通；每个舱室均设置有一个变量风箱，每个变量风箱处设置有一个舱室风阀；
4、所述控制方法包括以下步骤：
5、s1：定义每个舱室的舱室风阀为一个智能体；确定海洋平台通风系统的控制目标，并设计智能体强化学习要素；所述控制目标包括舱室二氧化碳浓度控制目标，风机静压、舱室风阀开度、舱室通风量控制目标，实际风量比例误差控制目标，舱室风阀控制限制目标，风阀及风机协调控制目标；所述强化学习要素包括舱室风阀智能体状态要素、舱室风阀智能体动作要素以及舱室风阀智能体奖励要素；
6、s2：根据设定的海洋平台通风系统控制目标、强化学习要素，基于sac算法，采用策略-价值网络对舱室风阀智能体进行训练，获得海洋平台通风系统各舱室的需求风量；
7、s3：基于舱室通风量控制目标，对海洋平台通风系统风量进行比例平衡控制，控制所有舱室的实际风量与需求风量的比例误差最小，求解获得需求风量比例一致的最优舱室风阀角度；
8、s4：根据比例平衡控制的求解结果，进行比例恢复，获得最优化求解后的风机功率。
9、本专利技术一些实施例中，所述海洋平台通风系统的控制目标包括以下目标之一或组合：
10、目标1：舱室二氧化碳浓度控制目标：
11、
12、式中表示 t时刻舱室的co2实时浓度；表示舱室的co2浓度上限；表示舱室的co2浓度节能下限；表示舱室数量；
13、目标2：风机静压、舱室风阀开度、舱室通风量控制目标：
14、
15、
16、
17、式中，表示时刻风机静压，和表示风机静压的规定运行范围，为风机静压最小压力值，为风机静压最大压力值；表示时刻舱室的舱室风阀角度，和表示舱室舱室风阀的动作限制范围，为舱室舱室风阀的最小风阀角度，为舱室舱室风阀的最大风阀角度；表示 t时刻舱室的需求风量，和表示舱室需求风量的限制范围，为舱室需求风量最小值，为舱室需求风量最大值；
18、目标3：实际风量比例误差控制目标：
19、
20、式中表示在时刻舱室的实际风量；表示气流速率相对误差；表示舱室数量；
21、目标4：舱室风阀控制限制目标，应保证至少有一个风阀完全打开：
22、
23、当时，表示舱室的舱室风阀完全打开；
24、目标5：风阀及风机协调控制目标：
25、
26、式中表示节能控制目标下的最大风机静压；表示海洋平台通风系统节能控制目标下舱室风阀的最大风阀角度。
27、本专利技术一些实施例中，舱室风阀智能体状态的定义：
28、
29、其中，表示时刻舱室的co2浓度；表示 t时刻舱室外的co2浓度；表示时刻舱室的需求风量；表示时刻舱室的人数；表示时刻的人体代谢率；
30、舱室风阀智能体动作的定义：
31、
32、其中，表示时刻舱室的风量变化量；
33、所述风阀智能体训练奖励要素包括：
34、
35、
36、
37、
38、
39、其中，为阈值塑形奖励函数，表示引导智能体 k学习的co2浓度的奖励塑形下限， c1表示同时满足所有舱室co2浓度限制和通风节能要求时的奖励值， c2表示舱室co2浓度的阈值塑形奖励值；为收敛加速奖励函数； c3表示收敛加速奖励值；为边界限制奖励函数；表示所有舱室在时刻的co2浓度的相对误差的集合，表示舱室在时刻的co2浓度的相对误差，表示舱室数量；为风量规范奖励函数；
40、设计强化学习奖励函数：
41、
42、其中，，，和是四个子奖励函数的正权重系数。
43、本专利技术一些实施例中，仅在满足下面两个公式时有效：
44、
45、
46、其中，表示舱室 k风量变化量的下限 ,表示舱室 k风量变化量的上限。
47、本专利技术一些实施例中，采用策略-价值网络对舱室风阀智能体进行训练的步骤包括：
48、s21：设置基于最大熵的智能体训练损失函数：
49、
50、其中， α表示温度系数；表示强化学习策略允许的状态-动作对；表示计算期望；表示在舱室风阀智能体状态选取舱室风阀智能体动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，所述海洋平台包括风机、主通风管路及多个舱室，所述风机连通主通风管路，主通风管路上设置有总风阀，所述主通风管路与每个舱室连通；每个舱室均设置有一个变量风箱，每个变量风箱处设置有一个舱室风阀；
2.如权利要求1所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，所述海洋平台通风系统的控制目标包括以下目标之一或组合：
3.如权利要求1所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，仅在满足下面两个公式时有效：
5.如权利要求3或4所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，采用策略-价值网络对舱室风阀智能体进行训练的步骤包括：
6.如权利要求5所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，步骤S24中，用KL散度来约束策略更新的范围：
7.如权利要求5所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，步骤S2中，使用训练好的强化学习智能体获取当前时刻各舱室的需求风量的步骤包
8.如权利要求6所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，步骤S3包括：
9.如权利要求8所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，步骤S4包括：
...【技术特征摘要】
1.一种海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，所述海洋平台包括风机、主通风管路及多个舱室，所述风机连通主通风管路，主通风管路上设置有总风阀，所述主通风管路与每个舱室连通；每个舱室均设置有一个变量风箱，每个变量风箱处设置有一个舱室风阀；
2.如权利要求1所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，所述海洋平台通风系统的控制目标包括以下目标之一或组合：
3.如权利要求1所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的海洋平台通风系统分层优化控制方法，其特征在于，仅在满足下面两个公式时有效：
5.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔璨，薛佳慧，付艺聪，吴森源，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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