대규모의 재생 에너지가 그리드에 투입되면 초임계 열 전원장치의 정점 조절에 참여하게 되어 중간점 온도의 큰 변동을 유발하여 이는 증발 증기의 초과온도 등과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다. 중간점 과열을 더 안정적으로 통제하기 위해 이중 깊이입력 볼록 신경망 다중 모델(muti-DDICNN model)을 기반으로 한 중간점 과열 예측 방법이 제시되었으며, 각 예측 단계별로 별도로 훈련되고 중간점 과열 상태 예측 네트워크(SPNN) 및 오차 예측 네트워크(EPNN)를 구축하였습니다. 이 볼록성 네트워크를 활용하여 이중 깊이입력 볼록 신경망 다중 모델 예측 제어기(DDICNN-MPC)가 설계되었으며 이로써 제어 문제를 볼록 최적화 문제로 변환시키고 목표 함수의 야코비 행렬에 대한 제어 행렬을 찾아 경사하강법을 사용하여 최적해를 계산했습니다. 시뮬레이션 결과는 DDICNN-MPC가 중간점 과열 값 설정값을 빠르고 안정적으로 추적할 수 있으며, 정적 오차가 작으며, 조절 능력이 우수함을 보여주었습니다.

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