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一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法

文檔序號(hào):40537002發(fā)布日期:2025-01-03 10:56閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟1進(jìn)一步包括以下步驟:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟2進(jìn)一步包括以下步驟:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟3進(jìn)一步包括以下步驟:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟4進(jìn)一步包括以下步驟:

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟1.1進(jìn)一步包括以下步驟:

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述增強(qiáng)人類學(xué)習(xí)優(yōu)化hlo算法包括隨機(jī)學(xué)習(xí)算子、個(gè)體學(xué)習(xí)算子和社會(huì)學(xué)習(xí)算子,通過這三種學(xué)習(xí)算子的結(jié)合實(shí)現(xiàn)模型系數(shù)的快速搜索和精確辨識(shí)。

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,其特征在于,所述步驟2.3中,采用自適應(yīng)機(jī)制對人類學(xué)習(xí)優(yōu)化hlo算法實(shí)現(xiàn)增強(qiáng),公式如下:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多模型的超超臨界機(jī)組快速動(dòng)態(tài)響應(yīng)方法,涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。該方法提出了一種將內(nèi)??刂坪蛷V義預(yù)測控制統(tǒng)一起來的非線性控制方法,有效地實(shí)現(xiàn)了對超超臨界機(jī)組(ultra?supercritical?unit,USC)系統(tǒng)的非線性控制:首先,通過基于LSTM?Transformer的內(nèi)??刂?,USC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了快速收斂到期望值附近,顯著提高了負(fù)荷的響應(yīng)速度;其次,通過增強(qiáng)復(fù)合加權(quán)人類學(xué)習(xí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)((composite?weighted?human?learning?optimizationNetwork,CWHLO)進(jìn)一步優(yōu)化模型,提高了模型的精確度;最后,通過采用基于增強(qiáng)復(fù)合加權(quán)人類學(xué)習(xí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測控制(CWHLO?GPC)算法對USC系統(tǒng)進(jìn)行控制,實(shí)現(xiàn)了高精度的負(fù)荷跟蹤性能,解決了超超臨界機(jī)組系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢的問題。

技術(shù)研發(fā)人員:孫淑雨,劉振偉,王迎春,楊東升,楊英華,周博文,李廣地,劉洋,周忠瑞,崔明廣,喬新元,史曉然,趙美琦,王雅瓊
受保護(hù)的技術(shù)使用者:東北大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/2
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