基于BP神经网络的火电厂综合能源系统运维调控方法

本申请涉及一种基于BP神经网络的火电厂综合能源系统运维调控方法，其中，方法包括：采集火电厂综合能源系统中至少一个设备的实时数据及负荷需求；根据实时数据生成目标蒸汽量、目标燃料量和目标电负荷中的至少一项预测数据；对比至少一项预测数据与实时数据；根据故障信息、至少一项预测数据、实时数据及负荷需求调控综合能源系统运行；根据负荷波动情况、实时数据和至少一项预测数据调控综合能源系统，以生成综合能源系统的调控方案。由此，解决了相关技术未考虑结合综合能源系统解决现阶段电厂主要面临的发电小时数下降、盈利能力不足等问题，仅使用神经网络模型进行预测，存在预测精准度不够，没有从电厂的运维角度做出设计的问题。