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
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
地图
数据融合方法
传感器
非暂态计算机可读存储介质
气体扩散模型
边坡变形监测方法
时序预测模型
训练语言模型
时间序列预测模型
风险评估报告
补全策略
补全方法
点云数据压缩
轨迹误差
计算机程序产品
老炼测试
电源供电模块
外围设备接口
降压模块
系统控制板