一种天然气管道掺氢比例调控方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种天然气管道掺氢比例调控方法及系统，包括：获取当前管路中天然气流量

【技术实现步骤摘要】
一种天然气管道掺氢比例调控方法及系统


[0001]本专利技术属于天然气调控
，尤其涉及一种天然气管道掺氢比例调控方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]随着我国对清洁能源的需求不断增加，氢能作为潜在的清洁能源备受关注
。
掺氢天然气
(HCNG)
作为新型燃料，可提高氢能在能源中的比例
。
然而，目前缺乏有效的掺氢比例调控方法，可能导致管道设施安全运行受影响，气体流量比例不稳定，掺氢系统控制精度降低，甚至影响下游用户设备
。
特别是天然气管道流量波动性引起掺氢比例变化，因此需要掺氢装置具备流量动态测量和精准控制能力，以保持所需的氢气比例稳定满足下游用户要求
。
[0004]目前的控制方法采用常规
PID
控制，精度和实时性有不足，因此需要新型控制算法满足高精准控制和实时性需求
。
中国专利
CN115344019A
提出了一种天然气流量调节工艺，引入
BP
神经网络用于调节阀的控制
。
相对于常规
PID
控制，
BP
神经网络的非线性建模能力能够更好地适应气体特性和系统动态响应，提高对气体流量比例控制的准确度，然而，单纯的
BP
神经网络应用在
PID
控制中需要大量的训练数据和计算资源，参数调节复杂
。

技术实现思路

[0005]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种天然气管道掺氢比例调控方法及系统，基于
BP
神经网络和
Smith
补偿原理的
PID
算法用于掺氢天然气的控制，弥补
BP
神经网络训练数据和计算资源的不足，提高控制性能和稳定性，实现精准控制混合后天然气和氢气比例的目标
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的第一个方面提供一种天然气管道掺氢比例调控方法，包括：
[0007]获取当前管路中天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例并进行预处理；
[0008]将预处理后的数据输入至训练好的
BP
神经网络，得到
PID
控制参数；
[0009]根据所得到的
PID
控制参数结合
Smith
补偿原理进行
PID
调节，对氢气流量进行控制
。
[0010]本专利技术的第二个方面提供一种天然气管道掺氢比例调控系统，包括：
[0011]获取模块：获取当前管路中天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例并进行预处理；
[0012]PID
模块：将预处理后的数据输入至训练好的
BP
神经网络，得到
PID
控制参数；
[0013]控制模块：根据所得到的
PID
控制参数结合
Smith
补偿原理进行
PID
调节，对氢气流
量进行控制
。
[0014]本专利技术的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器
、
存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种天然气管道掺氢比例调控方法
。
[0015]本专利技术的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种天然气管道掺氢比例调控方法
。
[0016]以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0017]在本专利技术中，在掺氢天然气的氢气流量调节中，基于所获取的当前管路中天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例通过
BP
神经网络预测
PID
控制参数，根据所得到的
PID
控制参数结合
Smith
补偿原理补偿系统中的延时和响应不匹配现象，进一步提高控制效果和稳定性，以达到精准控制混合后天然气和氢气比例的目标
。
[0018]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到
。
附图说明
[0019]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定
。
[0020]图1为本专利技术实施例一中一种天然气管道掺氢比例调控方法控制原理图；
[0021]图2为本专利技术实施例一中
BP
神经网络模型示意图；
[0022]图3为本专利技术实施例一中仿真测试对比示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例一中天然气管道掺氢系统各参数控制流程图
。
具体实施方式
[0024]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明
。
除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义
。
[0025]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式
。
[0026]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合
。
[0027]实施例一
[0028]本实施例公开了一种天然气管道掺氢比例调控方法，包括：
[0029]获取当前管路中天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例并进行预处理；
[0030]将预处理后的数据输入至训练好的
BP
神经网络，得到
PID
控制参数；
[0031]将所得到的
PID
控制参数基于
Smith
补偿原理进行调整，根据调整后的
PID
控制参数对氢气流量进行控制
。
[0032]本实施例通过神经网络可以预测气体流量比例变化和模拟，但对于气体复杂的非线性特性和系统动态响应的适应性不足，结合
Smith
补偿原理补偿系统中的延时和响应不匹配现象，进一步提高控制效果和稳定性，以达到精准控制混合后天然气和氢气比例的目标
。
[0033]如图4所示，具体地，本实施例的天然气管道掺氢比例精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种天然气管道掺氢比例调控方法，其特征在于，包括：获取当前管路中天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例并进行预处理；将预处理后的数据输入至训练好的
BP
神经网络，得到
PID
控制参数；根据所得到的
PID
控制参数结合
Smith
补偿原理进行
PID
调节，对氢气流量进行控制
。2.
如权利要求1所述的一种天然气管道掺氢比例调控方法，其特征在于，所述
BP
神经网络的训练包括：将天然气流量
、
氢气流量
、
混合气体中氢气浓度，以及掺氢天然气的目标比例作为
BP
神经网络的输入，将
PID
控制参数作为
BP
神经网络的输出，采用梯度下降法对
BP
神经网络的取值进行调整，对
BP
神经网络进行训练；所述
PID
控制参数包括比例系数
、
积分系数和微分系数
。3.
如权利要求1所述的一种天然气管道掺氢比例调控方法，其特征在于，所述预处理包括：对所获取的数据进行归一化处理
。4.
如权利要求1所述的一种天然气管道掺氢比例调控方法，其特征在于，根据所得到的
PID
控制参数，采用增量式
PID
算法，将混合后氢气浓度与实际混合气体中的氢气浓度之间的误差作为
PID
控制的输入，
PID
控制的输出信号为调节控制阀的开度，对氢气浓度进行控制
。5.
如权利要求1所述的一种天然气管道掺氢比例调控方法，其特征在于，根据所得到的
PID
控制参数结合
Smith
补偿原理进行
PID
调节，具体为：在
PID
控制器的闭环传递函数中引入预估补偿器，将
PID
控制器的闭环传递函数中的滞后环节消除
。6.
一种天然气管道掺氢比例调控系统，其特征在于，包括：获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵杰，宋启明，李敬法，宇波，李建立，杨晓宇，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：