專利名稱：企業(yè)能耗過程建模與仿真方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于能耗控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種企業(yè)能耗過程的建模與仿真方法。
技術(shù)背景企業(yè)作為能源消耗密集型終端用戶，是能源消耗主體。針對(duì)節(jié)能降耗的發(fā)展目標(biāo)，許 多大中型能耗企業(yè)實(shí)施了一系列方法和措施。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于能耗企業(yè)缺乏有效的 能效評(píng)估手段，對(duì)能源的具體使用情況及其產(chǎn)生的效益缺乏準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，影響了產(chǎn)品成本 的估算和企業(yè)能耗的有效控制和決策。因此，以企業(yè)能效評(píng)估為目標(biāo)，建立企業(yè)能耗系統(tǒng) 模型，全面、準(zhǔn)確地反映企業(yè)生產(chǎn)過程中的能耗情況及影響因素，并仿真分析企業(yè)生產(chǎn)過 程中能源使用與消耗的動(dòng)態(tài)行為，將具有重要的研究意義。它不僅是企業(yè)實(shí)現(xiàn)能源消耗情 況定量和定性分析的重要方法，也是企業(yè)開展能效評(píng)估的有效手段，同時(shí)也為企業(yè)全面貫 徹節(jié)能降耗、高效使用能源的發(fā)展戰(zhàn)略提供一定的指導(dǎo)。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外在流程模擬軟件的研制上，主要立足于工藝設(shè)計(jì)的層面，且大多為專用 型模擬軟件，如，國(guó)外Aspen Tech公司，SimSci公司所相繼推出的石油化工流程模擬軟 件，這些軟件在分離過程方面，以及烯烴聚合過程等專用流程方面相對(duì)成熟，但由于建模 技術(shù)尚不成熟，真正通用化的流程模擬商業(yè)軟件并不多見，而立足于企業(yè)能效分析的軟件 更為少有。相比國(guó)外，經(jīng)過多年的研究和技術(shù)儲(chǔ)備，我國(guó)在單元設(shè)備的建模、仿真和優(yōu)化 上己經(jīng)取得了一些成果，但和國(guó)外相比仍存在較大的差距。主要存在的問題是(l)集成能 力差。各類模型雖然獨(dú)立在技術(shù)上具有先進(jìn)水平，但對(duì)于多裝置、多過程、多工序具有串 行、并行、返流等特性的全流程集成化建模與仿真較弱；(2)模型通用性差。所開發(fā)的模 型往往是針對(duì)單獨(dú)的企業(yè)的特定裝置而開發(fā)，導(dǎo)致所開發(fā)的模型通用性差，推廣應(yīng)用的適 應(yīng)性不強(qiáng)。針對(duì)這一情況，面向高能耗企業(yè)節(jié)能降耗的發(fā)展需求，從系統(tǒng)的角度，綜合系統(tǒng)工程、 信息技術(shù)、能源與動(dòng)力工程、環(huán)境工程等技術(shù)與方法，研究基于模型化的企業(yè)能耗評(píng)估方 法，并圍繞該方法建立企業(yè)能耗系統(tǒng)集成化模型，將企業(yè)的能耗過程、物料移動(dòng)、資源配 置、余能回收利用等數(shù)字化；同時(shí)基于所建模型，運(yùn)用仿真分析技術(shù)，獲得高能耗企業(yè)科 學(xué)、合理的能效評(píng)估手段；為企業(yè)單位產(chǎn)品的直接能耗、間接能耗以及完全能耗等企業(yè)能 耗情況提供預(yù)測(cè)分析，并為企業(yè)能源資源優(yōu)化配置、能源供需平衡分析以及能源的高效利 用提供了分析平臺(tái)。從企業(yè)能耗模型建立方法的角度來看，國(guó)內(nèi)外目前所采用的建模方法以數(shù)學(xué)模型為主，常用的有能耗統(tǒng)計(jì)模型、投入產(chǎn)出模型、線性規(guī)劃模型以及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法和系—統(tǒng)'辨 識(shí)建模方法等。這些方法從一定程度上反映了企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模和能耗情況。尤其是投入產(chǎn) 出模型在企業(yè)能耗成本分析中，能夠在數(shù)量上全面反映企業(yè)所生產(chǎn)的各種產(chǎn)品的生產(chǎn)消耗 構(gòu)成，其中包括對(duì)自產(chǎn)產(chǎn)品的消耗、對(duì)外購原料及燃料的消耗以及對(duì)勞動(dòng)的消耗等，該模 型是成本核算和分析的良好工具。但投入產(chǎn)出模型對(duì)能耗的核算是建立在歷史數(shù)據(jù)分析的 基礎(chǔ)上，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)因素發(fā)生變化時(shí)，靜態(tài)的投入產(chǎn)出模型則不具有能耗預(yù)測(cè)分析 的能力，同時(shí)投入產(chǎn)出模型并不能直觀地反映生產(chǎn)加工過程，只能在數(shù)量上反映產(chǎn)品生產(chǎn) 消耗構(gòu)成。線性規(guī)劃是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)重要分支，研究的是一些系統(tǒng)在靜態(tài)下如何保持最優(yōu) 工作狀態(tài)的問題，如生產(chǎn)計(jì)劃的安排問題、工藝流程的選擇問題、生產(chǎn)配料問題、上下 工序的協(xié)調(diào)問題以及燃料和動(dòng)力資源的分配問題。該模型雖在優(yōu)化分析上具有較強(qiáng)的能 力，但是并不適合于分析整體企業(yè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的生產(chǎn)過程。另外，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)作為社會(huì)經(jīng) 濟(jì)系統(tǒng)分析的基本方法，可用于分析系統(tǒng)的內(nèi)部因素組成及其相互作用以及系統(tǒng)與外部環(huán) 境因素的相互作用，并可以在此基礎(chǔ)上確定影響系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的關(guān)鍵因素及其相互之間的 約束關(guān)系。該方法在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，適合于系統(tǒng)影響因素間的定性分 析，而在組成因素多變的能耗過程中，并不適合用此法作定量的分析。系統(tǒng)辨識(shí)建模方法 作為建立系統(tǒng)過程數(shù)學(xué)模型的重要手段之一，無需深入了解過程的復(fù)雜機(jī)理，而僅需利用 系統(tǒng)的輸入和輸出數(shù)據(jù)所提供的系統(tǒng)行為信息來建立系統(tǒng)過程的數(shù)學(xué)模型。該方法常用于 建立企業(yè)個(gè)體能耗單元的模型，但如果用于整體的、復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的企業(yè)生產(chǎn)中，辨識(shí)模 型缺乏一定的全局性和準(zhǔn)確度。上述各種能耗模型建模方法，雖各有優(yōu)點(diǎn)，但不能從全局、 直觀的角度為企業(yè)能源消耗過程建立融可視化、數(shù)學(xué)化于一體的多層次、集成模型。另外， 所開發(fā)的模型往往是針對(duì)單獨(dú)的企業(yè)的特定裝置而開發(fā)，而由于企業(yè)工藝流程種類多，導(dǎo) 致開發(fā)的模型通用性差，推廣應(yīng)用的適應(yīng)性不強(qiáng)。如何在充分繼承當(dāng)前單元設(shè)備模型研究 的基礎(chǔ)上，面向企業(yè)能效評(píng)估建立獨(dú)立于特定的能源類型和用能設(shè)備，并體現(xiàn)能源消耗過 程多裝置、多過程、多工序的并行、串行、返流等特性的企業(yè)能耗系統(tǒng)模型，是本專利申 請(qǐng)的特色創(chuàng)新之一。從流程模擬方法的角度來看，當(dāng)前流程模擬軟件所采用的過程模擬方法主要有序貫?zāi)K法(如Aspen Plus、 PR0/II模擬系統(tǒng))和聯(lián)立方程法(如HYSYS、 SPEEDUP模擬系統(tǒng))。 其中，序貫?zāi)K法將各單元模型方程分散地隱藏到各個(gè)模塊中，是一種逐模塊進(jìn)行計(jì)算的 方法。對(duì)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)只是逐單元地向后面的單元傳送，且既無物流又無能流從后面的單元 反過來向前面的單元傳送的簡(jiǎn)單流程情況，采用序貫?zāi)K法來進(jìn)行模擬，將十分順當(dāng)。但 對(duì)于帶有循環(huán)回路的流程模擬問題，則需要通過對(duì)流程分塊、切割以及增加收斂塊之后，才能運(yùn)用序貫?zāi)K法，這種做法較為累贅，加大了模擬計(jì)算的工作量。聯(lián)立方程法是—指—對(duì) 列出的一個(gè)作為整個(gè)復(fù)雜流程系統(tǒng)模型的龐大方程組，也就是通常所說的聯(lián)立方程，直接 進(jìn)行求解的做法。該方法避免了序貫?zāi)K法中的多層次迭代計(jì)算，故計(jì)算效率較高。但聯(lián) 立方程法的不足之處在于正確建立龐大的方程組較困難；不能繼承己開發(fā)的大量單元模 塊；缺少高效的大型非線性方程組求解算法。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提出一種計(jì)算效率高、通用性強(qiáng)的企業(yè)能耗過程的建模與仿真方法。企業(yè)能耗過程模型是企業(yè)能耗系統(tǒng)模型的核心，針對(duì)該模型，本發(fā)明提出的方法包括-"基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程建模方法"和"基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程仿 真方法"，具體內(nèi)容如下 (一)基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程建模方法企業(yè)能耗過程模型主要是指企業(yè)能源消耗的過程邏輯和影響因素之間的相互作用，包 括組成能耗過程的所有能耗活動(dòng)以及它們之間的依賴關(guān)系。反映了能耗系統(tǒng)組成因素(能 耗設(shè)備、能源傳輸管網(wǎng)等)如何協(xié)同完成能源消耗活動(dòng)。能耗過程模型的建立應(yīng)獨(dú)立于特 定的能源和用能設(shè)備，體現(xiàn)能源消耗過程多裝置、多過程、多工序的并行、串行、返流等 特性。針對(duì)企業(yè)能耗過程模型的特點(diǎn)，企業(yè)能耗過程建模方法應(yīng)選取一種面向過程的建模方 法，清晰、完備地描述能耗過程各種交互行為；同時(shí)，模型應(yīng)具備一定的圖形化表現(xiàn)能力， 能夠直觀地反映生產(chǎn)過程，易于與用戶溝通。在現(xiàn)有的過程建模方法中，模糊彼特利(Petri)網(wǎng)作為一種系統(tǒng)的數(shù)學(xué)和圖形化描 述和分析工具，不僅具有描述并行、并發(fā)行為能力，而且在運(yùn)行時(shí)不像普通Petri網(wǎng)那樣 狀態(tài)是離散化的，而是具有連續(xù)性的。因此，本發(fā)明選用基于模糊Petri網(wǎng)的基本原理， 依據(jù)能耗過程的特點(diǎn)作相應(yīng)的擴(kuò)展，從而提出"基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程建模方 法"。該方法的基本內(nèi)容為用模糊Petri網(wǎng)模型的模糊變遷表示各能耗活動(dòng)，用模糊庫所 表示能耗活動(dòng)相應(yīng)的原料和成品的倉庫，模糊庫所中的標(biāo)記數(shù)表示原料和成品的數(shù)量，相 應(yīng)的供需關(guān)系用結(jié)點(diǎn)間的連線表示，連線的連接強(qiáng)度表示從起點(diǎn)到終點(diǎn)運(yùn)輸原料或成品時(shí) 的損耗率。在熟悉企業(yè)的一般能耗過程之后，運(yùn)用該方法可以將企業(yè)能耗過程映射為模糊 Petri網(wǎng)的形式，并引入相應(yīng)的轉(zhuǎn)換規(guī)則。方法的基本原理通過以下定義給出。定義l:企業(yè)能耗過程模糊Petri網(wǎng)模型(記為EEC-FPN)的定義定義為一個(gè)9元組五五c-尸尸w二7: g, ;to,s/;五^ m0^>,r)。其中，尸-{尸/，尸 尸 }是模糊庫所的有限集合，用于代表企業(yè)原料(包括能源和非能源等物質(zhì))和成品的倉庫；71={7^712,...,^}是模糊變遷的有限集合(尸門7^0,即P集與r集不相交)，用于代表企業(yè) 的能耗活動(dòng)、能耗設(shè)備或生產(chǎn)加工單元；G—仏&,…，Gd是有限的非空門集,它與變遷的控制相聯(lián)系，可用于代表能源傳輸管 網(wǎng)中的分支匯聚以及散出閥門，并可以控制輸入或輸出生產(chǎn)中的不同物質(zhì)流；R是Pxr上的一個(gè)帶標(biāo)識(shí)的模糊關(guān)系，表示庫所到變遷的連接情況和連接線上的額定 輸入量4、連接強(qiáng)度^以及相應(yīng)的輸入強(qiáng)度計(jì)算函數(shù)6(^A)，在能源消耗過程模型中， 函數(shù)巧(^^)和^可根據(jù)具體情況采用不同的定義，例如當(dāng)連接強(qiáng)度^表示"能源傳輸 管網(wǎng)的最大傳輸率" 一類物理意義時(shí)，可令巧(^ " = 11^{^^}，當(dāng)連接強(qiáng)度^表示"傳輸損耗率"之類含義時(shí)，可用r,(^^)-:x^表示能源傳輸過程中的耗能量；&是r x P上的一個(gè)帶標(biāo)識(shí)的模糊關(guān)系，表示變遷到庫所的連接情況和連接線上的額定輸出量/,、連接強(qiáng)度A以及相應(yīng)的標(biāo)記增量計(jì)算函數(shù)r。(。,A)，在能源消耗過程模型中，A和:f。(~,&)的定義，同&和巧&,cO的定義相似；S尸cp為初始模糊庫所集，也即五五C-FiW網(wǎng)絡(luò)的開始結(jié)點(diǎn)。為終止模糊庫所 集也即EEC-FPN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)束結(jié)點(diǎn)。它們分別用于代表生產(chǎn)過程的開始與結(jié)束位置；Mo(尸)是定義在P上的一個(gè)取值于
]></math-cwu><!--img id="icf0002" file="S200810037456XC00012.gif" wi="13" he="5" top= "215" left = "29" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->為初始模糊庫所集即EEC-FPN網(wǎng)絡(luò)的開始結(jié)點(diǎn)，<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mi>EP</mi><mo>⋐</mo><mi>P</mi> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0003" file="S200810037456XC00013.gif" wi="13" he="4" top= "216" left = "135" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->為終止模糊庫所集即EEC-FPN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)束結(jié)點(diǎn)，它們分別用于代表生產(chǎn)過程的開始與結(jié)束位置；M0(P)是定義在P上的一個(gè)取值于
]></math-cwu><!--img id="icf0004" file="S200810037456XC00021.gif" wi="16" he="5" top= "22" left = "34" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->其中，id="icf0005" file="S200810037456XC00022.gif" wi="45" he="11" top= "19" left = "111" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>M0為模糊庫所Pi的初始標(biāo)識(shí)，即初始的資源分配，如果Pi是連續(xù)的，則M0取值為正實(shí)數(shù)和零，如果Pi是離散的，則M0取值為正整數(shù)和零；Mi(t)是庫所Pi在時(shí)刻t的標(biāo)識(shí)，它反映隨時(shí)間的變化模糊庫所內(nèi)資源或物料的變化；di是與模糊庫所Pi相聯(lián)系的時(shí)限；定義3EEC-FPN網(wǎng)絡(luò)中模糊變遷的定義對(duì)<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mo>∀</mo><msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><mi>T</mi><mo>,</mo> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0006" file="S200810037456XC00023.gif" wi="14" he="5" top= "66" left = "33" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->Ti是10元組<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>τ</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>f</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>q</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>e</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>R</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>Δ</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>PO</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>G</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>N</mi><mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>h</mi><msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi></msub> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>d</mi><msub> <mi>T</mi> <mi>i</mi></msub> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>;</mo> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0007" file="S200810037456XC00024.gif" wi="72" he="4" top= "67" left = "78" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->其中，τi是定義在T上的一個(gè)取值于
]></math-cwu><!--img id="icf0009" file="S200810037456XC00026.gif" wi="15" he="4" top= "209" left = "33" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->為Ti的輸入對(duì)象集，<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><msub> <mi>OPO</mi> <mi>i</mi></msub><mo>⋐</mo><mi>P</mi> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0010" file="S200810037456XC00027.gif" wi="17" he="5" top= "208" left = "88" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->為Ti的輸出對(duì)象集；Gi∈G為Ti的門集，令Gi＝IGi為Ti的輸入門集，Gi＝OGi為Ti的輸出門集，它將消息令牌或不同物質(zhì)流的傳送、接收及路由的管理功能從模糊變遷與模糊庫所中分離出來，使得模型的結(jié)構(gòu)更加清晰、合理；Ni＝(l，∫)，l表示該Ti的嵌套屬性，id="icf0011" file="S200810037456XC00028.gif" wi="55" he="10" top= "251" left = "22" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>如果l＝1，∫∈EEC-FPNS，EEC-FPNS是EEC-FPN的子網(wǎng)；id="icf0012" file="S200810037456XC00031.gif" wi="43" he="10" top= "19" left = "22" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/>對(duì)于離散的Ti，dTi為Ti引發(fā)的時(shí)延，而對(duì)于連續(xù)的Ti，則可定義模糊變遷Ti的最大激發(fā)速度為vTi，vTi＝1/dTi定義4EEC-FPN中父網(wǎng)與子網(wǎng)之間的聯(lián)系如果EEC-FPN模型中存在嵌套型模糊變遷Ti，即l(Ti)＝1，∫(Ti)＝EEC-FPNS，并且Ti的輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)象集分別為IPOi和OPOi，則SP(EEC-FPNS)＝IPOi，EP(EEC-FPNS)＝OPOi；(二)基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程仿真方法具體步驟如下步驟1、初始化網(wǎng)模型，以及全局仿真時(shí)鐘t和仿真結(jié)束時(shí)間tmax，確定模型中各模糊庫所的初始標(biāo)識(shí)M0(P)；步驟2、確定當(dāng)前標(biāo)識(shí)是否為目標(biāo)標(biāo)識(shí)，如果是，仿真結(jié)束，否則，轉(zhuǎn)入步驟3。(或者判斷當(dāng)前t的值，如果t≥tmax，仿真結(jié)束，否則轉(zhuǎn)入步驟3；步驟3、確定在當(dāng)前f時(shí)刻的使能模糊變遷集TE3.1、令A(yù)＝{a1，a2，…，an)T＝0，E＝{e1，e2，…，em)T＝0；這里，A表示各模糊庫所的標(biāo)識(shí)情況，E表示各模糊變遷的使能狀況，其元素均為0或1；當(dāng)模糊庫所Pi，i＝1，2，…，n，的標(biāo)識(shí)數(shù)大于0或其被供給時(shí)，ai為1，否則ai為0；當(dāng)模糊變遷Tj(j＝1，2，…，m)使能時(shí)，ej為1，否則ej為0；3.2、對(duì)于模糊庫所Pi，i從1到n進(jìn)行循環(huán)判斷，如果Mi(t)＞0，則ai＝1；否則ai＝0；3.3、對(duì)于任意滿足條件ai＝1的模糊庫所Pi進(jìn)行循環(huán)判斷，判斷與其相聯(lián)的時(shí)限是否到時(shí)，如果是，ai＝1，否則令ai＝0；3.4、對(duì)于模糊變遷Tj，j從1到m進(jìn)行循環(huán)判斷，當(dāng)Tj的輸入條件為“與”時(shí)，<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mo>∀</mo><msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><mmultiscripts> <mi>T</mi> <mi>j</mi> <none/> <mprescripts/> <none/> <mo>*</mo></mmultiscripts><mo>,</mo> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0013" file="S200810037456XC00033.gif" wi="16" he="6" top= "207" left = "20" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->(ai＝1)∧(fj≥τj)，則ej＝1，否則，ej＝0；當(dāng)Tj的輸入條件為“或”時(shí)，<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow><mo>∃</mo><msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi></msub><mo>∈</mo><mmultiscripts> <mi>T</mi> <mi>j</mi> <none/> <mprescripts/> <none/> <mo>*</mo></mmultiscripts><mo>,</mo> </mrow></math>]]></math-cwu><!--img id="icf0014" file="S200810037456XC00034.gif" wi="13" he="4" top= "208" left = "173" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="no"/-->(ai＝1)∧(fj≥τj)，則ej＝1，否則，ej＝0；3.5、TE＝{Tj|ej＝1}為此刻使能的模糊變遷集；步驟4、對(duì)使能模糊變遷集TE中的每個(gè)模糊變遷Tj，根據(jù)時(shí)延分別確定其激發(fā)時(shí)刻tj，并將tj及其相應(yīng)的激發(fā)模糊變遷Tj放入將來事件表TF中；步驟5、掃描模型的將來事件表TF，找出最小的激發(fā)時(shí)刻min(tj)以及相應(yīng)的激發(fā)模糊變遷Tj；步驟6、推進(jìn)全局仿真時(shí)鐘t＝min(tj)，激發(fā)相應(yīng)的模糊變遷Tj，按照下式計(jì)算相關(guān)模糊庫所中的標(biāo)識(shí)，得到下一時(shí)刻網(wǎng)的標(biāo)識(shí)，轉(zhuǎn)入步驟2①當(dāng)模糊變遷為離散的當(dāng)Tj在t+dt激發(fā)后
2,如果7^由人機(jī)交互完成，如果/=1, fe五五C-F尸A^， ￡￡C-F/Ws是五五C-F/W的子網(wǎng);V,—"， r: ::^;對(duì)于離散的C ^為K引發(fā)的時(shí)延，而對(duì)于連續(xù)的r,，則可定 U, 如果r,是連續(xù)的義模糊變遷r,的最大激發(fā)速度為^,.， 、=1/^;定義4: EEC-FPN中父網(wǎng)與子網(wǎng)之間的聯(lián)系如果五五c-FiW模型中存在嵌套型模糊變遷r,.，即/("=1， k。 = ^c-wws，并且z;的輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)象集分別為和(9尸0i ，貝lj W(MC-F/Ws)"PO,， 五尸(五五C - FiWs) = ;(二)基于擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的能耗過程仿真方法具體步驟如下步驟l、初始化網(wǎng)模型，以及全局仿真時(shí)鐘t和仿真結(jié)束時(shí)間tmax，確定模型中各模 糊庫所的初始標(biāo)識(shí)M0(P);步驟2、確定當(dāng)前標(biāo)識(shí)是否為目標(biāo)標(biāo)識(shí)，如果是，仿真結(jié)束，否則，轉(zhuǎn)入步驟3。(或 者判斷當(dāng)前^的值，如果Qf自，仿真結(jié)束，否則轉(zhuǎn)入步驟3;步驟3、確定在當(dāng)前Z時(shí)刻的使能模糊變遷集7^
3.1、 令^-( a2，…,Af =0， ￡ = {61,62，...^ /=0;這里，爿表示各模糊庫所的標(biāo) 識(shí)情況，五表示各模糊變遷的使能狀況，其元素均為0或1;當(dāng)模糊庫所f ,z、1,2,…^,的 標(biāo)識(shí)數(shù)大于0或其被供給時(shí)，a,為l，否則^為0;當(dāng)模糊變遷巧(y、l，2,…,m)使能時(shí)，~ 為l，否則。為0;3.2、 對(duì)于模糊庫所戶,，/從1到"進(jìn)行循環(huán)判斷，如果> 0 ，則a, = 1 ;否則a, = 0 ;3.3、 對(duì)于任意滿足條件a,"的模糊庫所P,進(jìn)行循環(huán)判斷，判斷與其相聯(lián)的時(shí)限 是否到時(shí)，如果是，a,=l，否則令a,:0;3.4、 對(duì)于模糊變遷7)， y'從l到m進(jìn)行循環(huán)判斷，當(dāng)7)的輸入條件為"與"時(shí)， V尸,e' ;， (q=l)a則。=1，否則，~=0;當(dāng)T)的輸入條件為"或"時(shí)，3/^'7}，(",=1)八(力2。)'則。=1，否貝lj， ~=0;3.5、 T￡ ={7}1~ =1}為此刻使能的模糊變遷集；步驟4、對(duì)使能模糊變遷集^中的每個(gè)模糊變遷7}，根據(jù)時(shí)延分別確定其激發(fā)時(shí)刻G ， 并將。及其相應(yīng)的激發(fā)模糊變遷刁放入將來事件表f中； ' 步驟5、掃描模型的將來事件表f，找出最小的激發(fā)時(shí)刻min(。)以及相應(yīng)的激發(fā)模糊變遷r,;步驟6、推進(jìn)全局仿真時(shí)鐘^min(。)，激發(fā)相應(yīng)的模糊變遷7>按'喊下式計(jì)^自'關(guān)模糊庫所中的標(biāo)識(shí)，得到下一時(shí)刻網(wǎng)的標(biāo)識(shí)，轉(zhuǎn)入步驟2:① 當(dāng)模糊變遷為離散的 當(dāng)7}在,+ ^激發(fā)后<formula>formula see original document page 5</formula>M("刮4^m《))^:-^ ，這里/(/^)和o(o分別為模糊庫所^和模糊變遷"間的輸入、輸出強(qiáng)度計(jì)算函數(shù)；M,.(,)表示時(shí)刻Z模糊庫所f的資源數(shù)量；② 當(dāng)模糊變遷為連續(xù)的在時(shí)刻？ — ？ + A里，尸,的標(biāo)識(shí)變化<formula>formula see original document page 5</formula>W"李[^^^認(rèn)這里^，。和W,。同樣分別表示翻庫所p,和模糊變遷z;間的輸入、輸出強(qiáng)度計(jì)算函數(shù)；M,.(O表示時(shí)刻,模糊庫所P,的資源數(shù)量，而、(o為模糊變遷7;的激發(fā)速度。
全文摘要
本發(fā)明屬于能耗控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種企業(yè)能耗過程的建模和仿真方法。其中建模方法包括用模糊Petri網(wǎng)模型的模糊變遷表示各能耗活動(dòng)，用模糊庫所表示能耗活動(dòng)相應(yīng)的原料和成品的倉庫，模糊庫所中的標(biāo)記數(shù)表示原料和成品的數(shù)量，相應(yīng)的供需關(guān)系用結(jié)點(diǎn)間的連線表示，連線的連接強(qiáng)度表示從起點(diǎn)到終點(diǎn)運(yùn)輸原料或成品時(shí)的損耗率。仿真方法包括初始網(wǎng)絡(luò)模型、確定在當(dāng)前時(shí)刻的使能模糊變遷集、將某激發(fā)時(shí)刻的模糊變遷放入將來事件表中，找出最小激發(fā)時(shí)刻的激發(fā)模糊變遷等。本發(fā)明方法能夠清晰完備地描述企業(yè)的能耗過程的各種交互行為，而且計(jì)算效率高，通用性強(qiáng)，能夠幫助企業(yè)加強(qiáng)能耗管理，節(jié)約能源。
文檔編號(hào)G06Q10/00GK101276437SQ20081003745
公開日2008年10月1日 申請(qǐng)日期2008年5月15日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月15日
發(fā)明者凌衛(wèi)青, 戴毅茹, 堅(jiān) 王, 馬福民 申請(qǐng)人:王 堅(jiān);戴毅茹;凌衛(wèi)青;馬福民