基于机器学习模型与智能优化算法的汽轮机调峰控制方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习模型与智能优化算法的汽轮机调峰控制方法，步骤包括：基于机器学习模型的机组工况预测；在确定所要调节得到的功率需求以及各安全参数的约束范围后，使用遗传算法对一定时期内的阀门控制指令优化；基于得到的阀门控制指令优化结果，获得当前机组状态以及调峰发电功率指标到机组最佳调节阀门控制指令串的映射；根据获得训练参数训练BP神经网络获得最优控制指令决策模型，通过获得的最优控制指令决策模型实现汽轮机调峰控制。本发明的方法能够使汽轮机组在接到调峰发电功率指标时快速动作并保证机组安全，可节约机组调峰时间与运行成本。