公开(公告)号：CN119292068A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411416605.9

申请日：2024-10-11

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 侯国莲 ,  叶玲玲 ,  黄婷

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向热电联产机组灵活性运行的数据驱动建模与控制方法。首先，基于改进型transformer神经网络框架建立机组模型。其次，设计采用增强型霜冰优化算法优化的无模型自适应预测控制策略，用于自动发电控制指令的准确跟踪。最后，依托仿真平台验证本发明建模与控制策略的可行性。本发明将深度学习建模与无模型自适应控制有效结合，所提策略能够满足机组深度调峰下的灵活性需求。

公开(公告)号：CN118395839A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410417908.6

申请日：2024-04-09

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 侯国莲 ,  叶玲玲 ,  黄从智

IPC: G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了改进型crossformer神经网络在热电联产机组宽负荷智能建模中的研究及应用。首先，将热电联产机组锅炉‑汽轮机耦合系统作为研究对象并分析其建模难点；然后，为其设计融合双向门控循环单元和多感受野卷积的crossformer神经网络建模策略。最后，依托仿真平台验证本发明建模策略的可行性，并采用性能指标量化分析建模策略的有效性。本发明将研究对象简化为四输入四输出的系统，更准确描述了其动态特性。本发明所建模型能够满足深度调峰下的机组模型精度需求。