석탄 화력 발전소 보일러의 주증기 온도는 중요한 매개변수로, 심도 있는 부하 조절과 같은 극한 운전 조건에서 안정적으로 유지하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 기존 주증기 온도 제어 시스템에 예측 제어 모델을 도입하여 제어 최적화를 수행했습니다. 초초임계 보일러를 대상으로 주증기 온도 예측 제어 시스템을 구축했으며, 복합 장단기 기억(LSTM) 신경망을 핵심 알고리즘으로 사용하여 예측 모델을 구성했습니다. 하이퍼파라미터 전이 방법을 통해 전역 최적화를 빠르게 달성하고 신경망 모델의 국부 최적화 문제를 해결하며, 최적화 계산량을 88% 감소시켰습니다. 예측 모델의 평균 제곱근 오차는 0.495℃, 평균 백분율 오차는 0.082%입니다. MATLAB 시뮬레이션 실험을 통해 이 예측 제어 시스템은 극한 운전 조건에서 주증기 온도 초과 조정을 50% 감소시키고, 다중 운전 조건 단계별 제어를 통해 정상 운전 조건에서 제어 안정성을 유지하여 다양한 운전 조건에서 주증기 온도 조절 요구를 충족할 수 있음을 검증했습니다.

주증기 온도; 예측 제어; 하이퍼파라미터 전이; 전역 최적화; 단계별 제어