基于神经网络解耦的换热站控制方法、设备及介质

本申请公开了基于神经网络解耦的换热站控制方法、设备及介质，涉及神经网络领域，方法包括：通过已训练的时滞递归神经网络进行前馈解耦，输出解耦控制指令；通过已训练的预测模型进行预测，输出未来时刻的预测参数输出值；通过滚动优化器根据预测参数输出值输出变频增量；确定第二实际参数输出值与预测参数输出值之间的输出差值；对预测模型的模型参数和/或变频增量进行调整。使用时滞递归神经网络进行前馈解耦，通过数据驱动方式学习系统动态特性，无需依赖精确数学模型。相比传统前馈解耦和变频解耦策略，能更彻底地处理质调节通道、量调节通道的耦合关系，解决了单一压差控制难以协调多变量动态响应的问题。