摘要
本发明涉及能源技术领域,具体涉及一种燃气‑蒸汽联合循环机组的动态自适应控制方法及系统,该方法包括:构建包含多种运行模式的多模态模型库;实时采集机组的运行参数与环境参数,进行多源数据融合与系统状态评估;基于深度学习模型对机组的负荷需求、燃料特性及环境参数进行多时间尺度预测;根据预测结果动态选择模型精度,实施多模态协同优化决策生成控制指令;执行控制指令并监测执行效果,根据反馈进行模型参数与策略的自适应调整。本发明能够使机组在电网调峰、负荷快速波动及复杂环境变化等场景下,能够维持高效稳定运行,同时降低污染物排放并延长关键设备使用寿命。
技术关键词
动态自适应控制方法
蒸汽联合循环机组
多模态协同
多时间尺度
生成控制指令
在线学习机制
燃气
深度学习模型
模型库
不确定性量化方法
模型预测控制算法
模式
时间序列预测模型
环境传感器数据
LSTM神经网络
氮氧化物排放量
蒸汽循环系统
蒙特卡洛方法
精度
系统为您推荐了相关专利信息
大信号模型
功率控制
输出功率参考值
柔直换流器
交直流混合配电网
输配电工程
配额
多时间尺度优化
优化调度模型
双层规划模型
人形机器人
实时控制系统
智能调度算法
自组网通信协议
建立网络拓扑
图像检测模型
状态机
生成控制指令
拨测方法
训练样本集
连续排放监测系统
监测数据误差
生成控制指令
工作状态数据
校准算法