[发明专利]基于深度学习预测控制优化的循环流化床节煤降耗的方法有效
| 申请号： | 201910585272.5 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111061149B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王佳楠;张沛男;蒋嬴 | 申请（专利权）人： | 浙江恒逸石化有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 俞润体 |
| 地址： | 311200*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及锅炉控制技术领域，具体涉及基于深度学习预测控制优化的循环流化床节煤降耗的方法，包括以下步骤：采集锅炉的输入变量值、状态变量值以及输出变量值；将输入变量及状态变量值关联滞后时间T后的输出变量值，作为样本数据；训练深度学习算法模型；建立锅炉空间状态模型，使用历史数据训练锅炉空间状态模型,以周期t更新锅炉空间状态模型；结合深度学习算法模型、锅炉状态模型以及先验约束条件，采用优化算法，获得满足输出变量值要求下的燃烧最充分的输入变量值组合。本发明的实质性效果是：通过深度学习模型能够更好的进行非线性建模，提高预测和控制精度，带来节煤降耗的效果，并使煤燃烧更充分，减少污染。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 预测 控制 优化 循环 流化床 节煤 降耗 方法 | ||
【主权项】：
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