摘要
本发明公开了一种火电机组智能调峰优化与深度改造方法及系统,优化改造方法,包括以下步骤:(1)模型预测控制:开发模型预测控制改进火电机组的控制策略,建立火电机组的数学模型收集火电机组历史运行数据并对数据进行预处理,开发模型预测控制器并优化;(2)通过HCNN‑LSTM模型进行负荷预测与可再生能源出力预测;(3)通过优化成本和约束条件,调度优化模型设计;(4)使用遗传算法求解调度优化模型,确定各机组在不同时间段的最优出力。通过模型预测控制(MPC)改进火电机组的控制策略;进一步的,通过HCNN‑LSTM模型提高负荷预测和可再生能源出力预测的准确性;最后,结合预测结果,利用遗传算法优化调度计划,以有效提升火电机组的调峰能力和经济性。
技术关键词
火电机组智能
LSTM模型
改造方法
调度优化模型
遗传算法求解
历史运行数据
模型预测控制器
历史负荷数据
控制策略
数学模型
汽轮机模型
发电机模型
遗传算法优化
长短期记忆网络
锅炉模型
改造系统
时间段
系统为您推荐了相关专利信息
燃气设备
远程采集系统
卷积神经网络模型
长短期记忆网络
条件随机场模型
LSTM模型
需求预测模型
GMM模型
序列
概率密度曲线
物资需求预测
云端服务器
调度优化模型
RFID标签
电网物资管理系统
多模态数据分析
地灾监测预警系统
监测预警方法
主成分分析降维
监测预警技术
编码向量
固体废物资源化
电磁铁
跨模态
时序特征