摘要
本申请提供一种基于MBR热电偶的燃气轮机OTC温度优化方法及系统,涉及数据挖掘分析技术领域,该方法包括:当燃气轮机处于空载自由旋转阶段时,基于第一热电偶阵列所采集的温度信号矩阵确定实时OTC温度;根据实时OTC温度计算实时温度均值和实时温度方差,并根据实时OTC温度和对应邻近的预设时间段的历史OTC温度组计算温度变化率均值,根据实时温度均值、实时温度方差和温度变化率均值确定OTC特征变量;将OTC特征变量输入至参数优化模型,以确定针对燃气轮机的优化控制参数,参数优化模型采用强化学习模型。由此,基于强化学习对OTC温度变化进行实时监测和挖掘分析,实现对系统控制参数的自适应优化。
技术关键词
贝叶斯神经网络
热电偶
燃气轮机
温度优化方法
参数优化模型
深度Q网络
变量
燃料供应量
数据挖掘分析技术
样本
温度随时间变化
系统控制参数
阵列
时间段
强化学习模型
模糊规则库
防喘振阀
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
版面识别方法
装饰板材
归一化相关系数
图像缩放
模板
热电偶冷端补偿
热电阻
电阻组件
温度监测装置
偏差
半导体纳米晶体管
仿真方法
贝叶斯神经网络
分层数据结构
关联分析算法
作业场所
干扰特征
风险评估方法
可燃有毒气体
多模态
虚拟电厂优化调度方法
优化调度模型
燃气轮机
储能设备
风光