一种基于堆叠LSTM的火电机组MPC预测误差优化方法

本发明公开了一种基于堆叠LSTM的火电机组MPC预测误差优化方法，所述方法如下：步骤1、全面收集火电机组在不同工况下的运行历史数据；对收集到的原始数据进行预处理操作；步骤2、确定堆叠LSTM网络的层数和每层LSTM神经元的数量，建立基础网络并初始化参数；步骤3、训练堆叠LSTM网络，利用训练好的堆叠LSTM网络对标准MPC预测模型的预测结果进行误差补偿。该方法通过引入深度学习中的堆叠LSTM架构，对MPC预测误差进行精确建模与实时补偿，从而显著提升火电机组的控制精度，增强MPC控制器在复杂工况下的适应性与可靠性，进一步提高火电机组的控制效果，降低运营成本，保障电网的稳定运行。