摘要
本发明提供了一种提高火电机组灵活运行的优化方法,涉及大数据技术领域,包括对实时监控目标机组的运行状态得到的第一运行状态数据进行分析,得到机组运行状态结果;利用采用机器学习算法构建的参数预测模型,基于第一运行状态数据预测目标机组的关键控制参数,得到控制参数预测结果;分析控制参数预测结果与机组运行状态结果生成目标调整策略作用于目标机组。通过实时监控并分析机组的运行状态,获取机组当前时刻的运行状态,并与利用基于机器学习算法构建的参数预测模型预测得到的机组的控制参数预测结果结合分析,生成目标调整策略作用于机组,实现对机组关键控制回路的智能控制、参数灵活性调整的同时机组效益最大化。
技术关键词
关键控制参数
机组运行状态
优化预测模型
机器学习算法
火电
历史运行状态
控制回路
策略数据库
训练神经网络
大数据技术
线性
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