الطاقة الجديدة المتجددة تدخل الشبكة بكميات كبيرة، ومشاركة وحدات توليد الطاقة الحرارية الفائقة الحرجة في التحكم الذروي يمكن أن يسبب تقلبات كبيرة في حرارة النقطة الوسطى وبالتالي يؤدي إلى مشاكل مثل تجاوز حرارة البخار. من أجل التحكم في حرارة النقطة الوسطى بشكل أكثر استقرارًا، تقدمت بطريقة توقع حرارة النقطة الوسطى المعتمدة على نموذج الشبكة العصبية المُحدب ذو المدخلات المزدوجة المتعدد (النموذج المُتعدد للشبكات العصبية الشبكيّة الوسيطة)، وقامت بتدريب نماذج فرعية لأطوال توقع مختلفة، وبناؤها شبكة تنبؤ حالة حرارة النقطة الوسطى (SPNN) وشبكة تنبؤ الخطأ (EPNN). باستخدام هذه الشبكة المتوقعة للشبكات العصبية المُحدبة، صُمِم متحكم توقعي قائم على النموذج المتعدد للشبكات العصبية المُحدبة ذي المدخلات المزدوجة (DDICNN-MPC)، وتحولت مشكلة التحكم إلى مشكلة الأمثلة المُحدبة، وتمّ العثور على مصفوفة التحكم المتجانسة للدالة الهدف من خلال حساب مصفوفة يعكس جاكوبي للدالة الهدف باستخدام طريقة الانخفاض التدريجيّ. أظهرت نتائج المحاكاة أنه يمكن لـ DDICNN-MPC تتبع قيمة تعيين حرارة النقطة الوسطى بسرعة وباستقرار، وأن هناك خطأ ثابت صغير، وأنه يتمتع بقدرة تحكم جيدة.

نقطة توقع الحرارة، شبكات عصبية محدبة المدخلات، تحكم توقعي لنماذج، طريقة الانخفاض التدريجيّ، أمثلة محدبة