基于强化学习的电厂除尘系统参数优化系统及其方法

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基于强化学习的电厂除尘系统参数优化系统及其方法
申请号:CN202411478934
申请日期:2024-10-22
公开号:CN119376352A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电厂除尘系统参数优化系统技术领域,特别是基于强化学习的电厂除尘系统参数优化系统及其方法,数据采集和预处理模块用于收集和预处理电厂除尘系统的历史运行数据;强化学习训练模块用于基于预处理后的历史运行数据,采用强化学习算法训练除尘系统的控制策略;在线决策模块与强化学习训练模块相连,用于接收实时运行数据,基于训练好的策略模型,做出动作决策;安全保障模块与在线决策模块相连,用于确保在线决策模块的稳定性和安全性;反馈优化模块用于收集决策结果和实际运行数据,进行反馈评估和策略优化,除尘效率提高了1.5个百分点,能耗降低了15.5%,污染物排放浓度也有显著下降,带来了可观的经济效益。
技术关键词
电厂除尘 历史运行数据 强化学习模型 数据收集单元 决策 参数优化系统 强化学习算法 模块 除尘系统 数据清洗工具 特征提取单元 安全控制单元 在线 系统参数优化方法 控制策略 机器学习算法 展示单元 统计方法
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