基于大数据分析的火电机组调峰负荷智能巡航控制方法

本发明涉及火电机组深度调峰技术领域，更具体地说，涉及基于大数据分析的火电机组调峰负荷智能巡航控制方法，用于解决现有技术不能基于实时监测自适应调整火电机组出力，无法依据实时数据选择最优动作，降低电网的稳定性、经济性和运行效率的问题；本发明利用强化学习算法优化调峰控制策略，基于实时监测自适应调整火电机组出力，通过综合考虑频率稳定性、出力约束、经济性和机组状态设计奖励函数，平衡系统安全与经济性，DQN算法的经验回放和目标网络机制提高了学习效率，实现了快速收敛和持续优化，训练后，系统依据实时数据选择最优动作，显著提升电网的稳定性、经济性和运行效率。