基于LSTM模型的直接空冷机组多目标分布式最优控制研究
Proceedings of the CSEE（2022）
摘要
针对空冷机组冷端轴流风机能耗大、冷却性能低、机械与电气故障多发问题,研究多性能目标下风机群各分区最优转速求解,对提升空冷机组冷端节能运行水平,降低火电厂能耗有重要意义.该文以660MW机组1×8空冷单元为对象,采用计算流体力学方法,在阶跃和随机输入下求解风机群空气动力场;基于阶跃扰动下风机群动态特性,对风机群聚类分析,并制定分区方案;利用长短期记忆神经网络,在自然风和转速指令双重随机扰动下,构建分布式驱动风机群的非参数动态响应模型;综合考虑风机入口空气流量、电机能耗和机械电气损耗等性能指标,提出一种基于精英策略的非支配排序遗传算法,通过模糊隶属度函数计算各区域风机转速指令的Perato最优解.仿真结果表明,在自然风的随机扰动下,与现有的风机群集中调速策略相比,多目标分区优化控制在显著提高机组冷端运行经济性的同时,降低了调节过程的机械电气损耗.结果可为直接空冷机组的优化节能安全运行提供理论依据和工程参考.
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