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温度在鱼类的生长过程中的作用举足轻重,适宜的温度对鱼类的生长发育、摄食和免疫功能等方面都具有重要的影响。传统的水产养殖温室热环境调节一般采用PID控制策略和位式控制,然而传统控制策略不但能耗高,热环境调控的稳定性也较差,不利于鱼类的生长。本研究对基于BP神经网络PID控制策略和传统PID控制策略的控制效果进行了比较分析,并提出了基于模型预测控制(MPC)的水产养殖温室热环境控制策略。论文的主要研究成果如下：(1)基于水产养殖温室的热物理模型,以杭州萧山某温室为研究对象,对基于BP神经网络PID控制策略和传统PID控制策略进行对比。结果表明,基于BP神经网络PID控制策略的超调量为18%,不会引起控制系统较大波动,而常规PID的超调量为80%,系统波动较剧烈。基于BP神经网络PID控制策略的过渡时间为400s,传统PID控制策略的过渡时间为1000s,前者控制的系统能很快达到稳定状态。基于BP神经网络PID控制策略的鲁棒性明显强于传统PID控制策略。(2)研究了基于MPC控制策略的水产养殖温室热环境的调控效果,并与传统PID控制和位式控制的控制效果进行比较分析。选取的研究对象为杭州萧山某温室,用于仿真的室外天气数据为杭州地区典型年数据,取11月至次年4月天气数据进行模拟分析。结果表明,模型预测控制对热环境控制的稳定性远高于传统PID控制和位式控制,每个月的水温方差均小于传统PID控制和位式控制。模型预测控制的能耗更低、稳定性更强。在11月—4月,模型预测控制的总能耗为3167831 MJ,传统PID控制的总能耗为3361020 MJ,位式控制的总能耗为3742200 MJ。通过对比模型预测控制与传统PID控制能耗,发现模型预测控制能耗降低比例为5.75%,其中4月份能耗降低比例最高,为16.69%,1月份能耗降低比例最低,为1.07%。通过对比PID控制与位式控制能耗,发现PID控制能耗降低比例为10.19%,其中4月份能耗降低比例最高,为23.9%,2月份能耗降低比例最低,为1.14%。对于温室内空气温度的控制,三种控制的控制效果差别不大。(3)以杭州萧山某水产养殖温室为例,采用模型预测控制的锅炉设计容量为0.72MW,采用传统PID控制的锅炉设计容量为1.45MW,采用位式控制的锅炉设计容量为1.82MW。在实际运行中,采用模型预测控制的锅炉效率更接近锅炉的额定功率,采用传统PID控制的锅炉效率与额定功率相差较大；在整个供暖期,模型预测控制的能耗量远低于传统PID控制,节能达9.91%；传统PID控制的能耗量远低于位式控制,节能达3.28%。分别采用无烟煤、柴油、天然气、煤气和电为原料,分析比较模型预测控制、传统P1D控制和位式控制的经济性。结果表明,采用模型预测控制的能源成本大大低于传统PID控制,采用传统PID控制的能源成本大大低于位式控制。以燃用无烟煤为例,在11月至次年4月,相对于PID控制,采用模型预测控制节约的经济成本为1.55万元,减排CO2 30276kg、SO2 33kg、NOx146kg;相对于位式控制,采用PID控制节约的经济成本为0.53万元,减排C O210355 kg, SO211 kg, NOx50 kg。