新エネルギー源の大規模な結合と、超臨界火力発電機のピーク制御への参加は、中間点の過熱が大きく変動し、過熱蒸気超温の問題を引き起こす可能性があります。中間点の過熱を安定させるために、多層入力凸ニューラルネットワークモデル（muti-DDICNN model）に基づく中間点の過熱予測法が提案されました。異なる予測ステップごとにモデルを個別にトレーニングし、中間点の過熱状態予測ネットワーク（SPNN）と誤差予測ネットワーク（EPNN）を構築しました。この予測ネットワークを用いて、入力凸性を利用して、多層入力凸ニューラルネットワークモデル予測制御器（DDICNN-MPC）を設計し、制御問題を凸最適化問題に変換し、目的関数のヤコビ行列に制御行列を求め、勾配降下法によって最適な制御行列を計算しました。シミュレーション結果によると、DDICNN-MPCは中間点の過熱設定値を素早く安定して追跡し、静止誤差が小さく、調節能力が高いことが示されました。

中間点の過熱; 入力凸ニューラルネットワーク; モデル予測制御; 勾配降下法; 凸最適化