基于深度学习的火电机组调频控制方法

本发明涉及火电机组调频技术领域，且公开了一种基于深度学习的火电机组调频控制方法。该方法通过实时采集和预处理火电机组的运行数据、电网数据、环境数据及历史调频数据，能够有效去除异常值和缺失值，并提取频率波动的幅度和周期特征，其次采用长短期记忆网络模型进行频率预测，能够捕捉复杂的时序特征和动态变化，显著提高预测精度，相较于传统依赖经验的控制方法，具备更强的适应性和灵活性，此外，结合LSTM输出与PID控制策略，能够精确计算所需的调节量，从而实现快速、准确的频率调节，不仅提升了火电机组的响应速度和调节能力，还增强了电力系统的稳定性和可靠性，最终实现了电力供应的高效和安全。