基于智能算法的火电厂自动控制系统优化研究

刘 城
福建华电可门发电有限公司

摘要


针对传统火电厂自动控制系统在负荷预测精度与多目标协调优化，及实时响应能力等方面存在的不足提出一种基于智能算法的火电厂自动控制系统优化方案，采用深度神经网络构建负荷预测模型结合遗传算法与粒子群优化算法形成混合智能优化策略，通过数字孪生技术建立仿真验证平台。实验结果表明优化后的系统在负荷预测精度方面提升15.2%，系统运行成本降低8.7%，设备故障率减少23.4%，响应时间缩短42.1%，该方案有效提升火电厂自动控制系统的经济性与安全性与稳定性为现代火电厂的智能化运行提供技术支撑。

关键词


火电厂；自动控制系统；智能算法；负荷预测；多目标优化

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参考


[1]吴真.智能控制在火电厂自动控制中的运用[J].电子技术与软件工程,2021,(23):106-107.

[2]乔印杰,高志佳,董振广.基于智能算法的火电厂锅炉燃烧控制系统及系统仿真分析[J].科学技术创新,2022,(35):185-188.

[3]魏峰涛.智慧化技术在火电厂自动控制管理系统中的应用[J].数字技术与应用,2024,42(10):15-17.

[4]王少君.关于火电厂自动控制系统优化策略的分析研究[J].科技创新与应用,2018,(27):117-118.

[5]张云晶.火力电厂自动控制系统的研究[J].科技与企业,2014,(04):102.


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