摘要
本发明公开了一种燃气发电机组的云边协同运维优化方法,其特征在于,包括:S1.建立性能仿真模型并获取性能指标;S2.基于边界条件对环境温度、电负荷和供热出力进行三维网格化区间划分,基于性能指标对每一个区间内的数据进行指标寻优,获取区间内对应指标,建立历史最优工况库;S3.边界条件作为机器学习算法输出,建立控制参数寻优模型;S4.将实际运行的边界条件输入控制参数寻优模型,获取控制参数优化结果并进行试验验证;S5.将试验验证结果与运行数据的积累用于更新历史数据,同时实现历史最优工况库和控制参数模型的更新。本发明能够有效融合物理机理与数据拟合优势,从而提升仿真模型在不同环境工况下预测精度。
技术关键词
运维优化方法
燃气发电机组
机器学习算法
仿真模型
网格
训练机器学习模型
性能监测数据
工况
历史运行数据
指标
动态
处理器
燃料
分辨率
遗传算法
计算机设备
压气机
节点数
密度