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基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法與流程

文檔序號:42229978發(fā)布日期:2025-06-20 19:22閱讀:15來源:國知局

本發(fā)明涉及火電機組的智能控制,尤其涉及一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法。


背景技術(shù):

1、火電機組作為電力系統(tǒng)的核心組成部分,其運行效率和穩(wěn)定性對電力供應(yīng)的可靠性和經(jīng)濟性至關(guān)重要。然而,傳統(tǒng)火電機組的控制方法主要依賴經(jīng)驗?zāi)P秃腿斯げ僮鳎嬖诳刂凭炔蛔?、適應(yīng)性差、優(yōu)化能力有限等問題。這些問題導(dǎo)致火電機組在面對復(fù)雜工況變化時,難以實現(xiàn)高效和穩(wěn)定的運行。

2、近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,其在火電機組控制領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。雖然已有研究嘗試引入智能算法優(yōu)化機組控制策略,但現(xiàn)有技術(shù)大多集中在單一智能算法的應(yīng)用,未能充分結(jié)合火電機組的物理特性進行系統(tǒng)性優(yōu)化。因此,現(xiàn)有技術(shù)在火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方面仍存在明顯不足。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,用以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法對火電機組控制參數(shù)進行高精度優(yōu)化的技術(shù)問題。

2、一方面,本發(fā)明提供一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,包括:

3、收集火電機組運行過程中的時間序列數(shù)據(jù);

4、構(gòu)建火電機組的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并采用所述時間序列數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到各自的預(yù)測性能;

5、根據(jù)所述各自的預(yù)測性能,設(shè)置所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的權(quán)重系數(shù),得到所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型;

6、將所述混合模型的預(yù)測性能分別與所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測性能進行對比;

7、若所述混合模型的預(yù)測性能分別優(yōu)于所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測性能,將所述混合模型接入到火電機組的dcs系統(tǒng),實時生成pid控制器的控制參數(shù)修正系數(shù)和前饋量修正系數(shù),并優(yōu)化所述pid控制器。

8、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,構(gòu)建火電機組的長短期記憶網(wǎng)絡(luò),包括:

9、構(gòu)建火電機組的長短期記憶網(wǎng)絡(luò);其中,所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)包括多個長短期記憶單元,每個所述長短期記憶單元包含輸入門、遺忘門和輸出門,用于捕捉所述時間序列數(shù)據(jù)中不同控制參數(shù)之間的長期依賴關(guān)系。

10、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,構(gòu)建火電機組的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括:

11、構(gòu)建火電機組的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);其中,所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了鍋爐能量平衡方程、汽輪機效率計算方式及各控制參數(shù)在不同負(fù)荷段的最大限值和最小限值。

12、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,所述構(gòu)建火電機組的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括:

13、鍋爐能量平衡方程為:

14、qr=q1+q2;

15、其中qr為鍋爐輸入熱量,q1為鍋爐有效利用熱量,q2為排煙熱損失熱量;

16、汽輪機效率計算方式為:

17、η=wout/qin;

18、其中η為汽機的熱效率,wout為汽輪機輸出的機械功率,qin為汽輪機從熱源吸收的熱量;

19、將各控制參數(shù)在不同負(fù)荷段的最大限值和最小限值作為物理約束引入所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

20、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,所述根據(jù)所述各自的預(yù)測性能,設(shè)置所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的權(quán)重系數(shù),得到所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型,包括:

21、將所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)融合,形成混合模型;

22、根據(jù)所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能,對各自的預(yù)測結(jié)果分配權(quán)重系數(shù);其中,權(quán)重系數(shù)的大小與對應(yīng)的預(yù)測性能成正比;

23、所述混合模型通過以下公式表示:

24、;

25、其中,為所述混合模型的預(yù)測結(jié)果,為所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果,為所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果,α為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重系數(shù)。

26、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,所述將所述混合模型的預(yù)測性能分別與所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測性能進行對比,包括:

27、確定加權(quán)融合后的預(yù)測結(jié)果的評估指標(biāo)以及所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測結(jié)果的評估指標(biāo);其中,所述評估指標(biāo)包括均方誤差、均方根誤差、平均絕對誤差和決定系數(shù)中的至少一種;

28、將加權(quán)融合后的預(yù)測結(jié)果的各評估指標(biāo)與所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測結(jié)果的評估指標(biāo)進行對比。

29、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,若所述混合模型的預(yù)測性能分別優(yōu)于所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的預(yù)測性能,還包括:

30、將所述混合模型遷移至其他目標(biāo)機組,包括:

31、對所述混合模型對應(yīng)的源機組和目標(biāo)機組的輸入特征進行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,以消除量綱差異,并根據(jù)目標(biāo)機組的預(yù)測要求調(diào)整混合模型的輸出層;

32、通過特征空間映射方法,最小化源機組和目標(biāo)機組之間的數(shù)據(jù)分布差異;

33、利用目標(biāo)機組的驗證數(shù)據(jù)對遷移后的模型進行驗證。

34、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,所述根據(jù)目標(biāo)機組的預(yù)測要求調(diào)整混合模型的輸出層,包括:

35、將混合模型的輸入?yún)?shù)映射到目標(biāo)機組的等效參數(shù);

36、若目標(biāo)機組與源機組的預(yù)測目標(biāo)不同,則按照目標(biāo)機組的預(yù)測要求替換混合模型的輸出層,并重新初始化混合模型的權(quán)重;

37、所述通過特征空間映射方法,最小化源機組和目標(biāo)機組之間的數(shù)據(jù)分布差異,包括:

38、采用最大均值差異算法,將源機組和目標(biāo)機組的數(shù)據(jù)分別映射到共享特征空間,最小化邊緣分布差異;

39、若目標(biāo)機組運行工況存在差異,使用偽標(biāo)簽生成技術(shù)調(diào)整條件分布;

40、分別計算源機組與目標(biāo)機組的邊緣分布mmd距離和條件分布mmd距離,定義動態(tài)平衡因子μ,通過自適應(yīng)算法調(diào)整邊緣分布與條件分布的優(yōu)化權(quán)重,最終損失函數(shù)為l=μdmarginal+(1?μ)dconditional,利用源機組及目標(biāo)機組訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練,通過反向傳播更新模型參數(shù),直至最終損失達(dá)到最??;

41、利用目標(biāo)機組的驗證數(shù)據(jù)對遷移后的模型進行驗證,并根據(jù)驗證結(jié)果進行調(diào)節(jié),以優(yōu)化模型性能,包括:

42、利用目標(biāo)機組驗證子集數(shù)據(jù)對具有mmd適配層的混合模型進行驗證,對混合模型的權(quán)重進行調(diào)節(jié),并計算評估指標(biāo);

43、當(dāng)所有評估指標(biāo)均優(yōu)于設(shè)定閾值時,停止運算;

44、若在設(shè)定迭代次數(shù)內(nèi)無法滿足設(shè)定閾值,則進行分層調(diào)節(jié)。

45、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,還包括:

46、在構(gòu)建所述混合模型的過程中,引入多目標(biāo)優(yōu)化算法,同時優(yōu)化火電機組的多個性能指標(biāo);

47、所述多目標(biāo)優(yōu)化算法基于帕累托優(yōu)化理論,通過構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型,將所述混合模型的預(yù)測結(jié)果與多個性能指標(biāo)的期望值進行對比,動態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù),以實現(xiàn)多個性能指標(biāo)之間的平衡優(yōu)化;

48、多目標(biāo)優(yōu)化模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為:

49、;

50、其中,為混合模型預(yù)測結(jié)果,n為性能指標(biāo)的數(shù)量,wi為第i個性能指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),fi為第i個性能指標(biāo)的評價函數(shù),所述權(quán)重系數(shù)根據(jù)火電機組的實際運行需求動態(tài)調(diào)整。

51、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,還包括:

52、對所述混合模型進行實時自適應(yīng)更新,以應(yīng)對火電機組運行過程中的動態(tài)變化和不確定性因素;

53、所述實時自適應(yīng)更新方法包括:

54、在火電機組運行過程中,實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)和機組運行狀態(tài)參數(shù);

55、根據(jù)監(jiān)測到的參數(shù)變化,動態(tài)調(diào)整所述混合模型的輸入特征和權(quán)重系數(shù);

56、采用在線學(xué)習(xí)算法,利用實時采集的運行數(shù)據(jù)對所述混合模型進行增量更新,以確保模型的預(yù)測性能始終處于最優(yōu)狀態(tài)。

57、本發(fā)明提供的基于人工智能的火電機組控制參數(shù)優(yōu)化方法,構(gòu)建火電機組的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并采用時間序列數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到各自的預(yù)測性能,根據(jù)各自的預(yù)測性能,設(shè)置長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的權(quán)重系數(shù),得到長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型,將混合模型接入到火電機組的dcs系統(tǒng),實時生成pid控制器的控制參數(shù)修正系數(shù)和前饋量修正系數(shù),并優(yōu)化pid控制器,能夠有效提高火電機組控制系統(tǒng)的預(yù)測精度和優(yōu)化能力,提升機組運行效率、經(jīng)濟性和穩(wěn)定性。

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