摘要
本申请公开了一种发电厂机组负荷分配系统及方法,其通过传感器监测系统实时监测采集各台机组的关键运行参数的数据集,并在后端引入基于人工智能和深度学习的数据处理和分析算法来对于这些不同机组的关键运行参数的数据集进行协同关联分析,以此来提取各台机组的运行状态特征,并基于这些不同机组的运行状态特征和火力发电厂的变负荷方向来进行所述各台机组的优先级排序。这样,能够基于发电厂各台机组的运行状态和变负荷方向来动态调整各个机组的优先级排序,从而实现更加灵活和智能的发电厂机组负荷分配调度,以应对不断变化的电力市场和用户需求,通过这样的方式,能够确保负荷分配的合理性和可靠性,保证发电厂的运行效率和经济性。
技术关键词
机组运行状态
时序
跟踪特征
负荷分配方法
关键运行参数
语义
聚类
负荷分配系统
变负荷
因子
传感器监测系统
特征值
传感监测系统
矩阵
卷积神经网络模型
数据
速率
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