摘要
本发明公开一种基于火电机组多状态感知的协调控制方法,包括步骤:采集火电机组运行前馈信号数据;对火电机组运行前馈信号数据进行数据归一化处理;将归一化处理后的数据输入训练好的深度学习模型进行预测,得到锅炉主控指令、动态前馈和静态前馈。本发明通过考虑多种变量因素,实现了对协调控制系统中锅炉主控前馈量的优化,降低了前馈量偏差,增强了控制系统的鲁棒性,提高了机组运行的安全性和快速性。
技术关键词
协调控制方法
多状态
火电
数据
深度学习模型
裁剪模块
主蒸汽压力
GRU模型
机组负荷指令
输出模块
卷积神经网络模型
协调控制系统
模型预测值
锅炉
非线性
信号
参数
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