Температура главного пара котла угольной электростанции, как важный параметр, часто трудно поддерживать стабильной при экстремальных условиях, таких как глубокое регулирование нагрузки. Для решения этой проблемы в существующую систему управления температурой главного пара был введён модель предиктивного управления для оптимизации контроля. На примере сверхсверхкритического котла построена система предсказательного управления температурой главного пара, в основе которой лежит модель на основе составной длинной краткосрочной памяти (LSTM). С помощью метода переноса гиперпараметров быстро достигается глобальная оптимизация, при этом решается проблема попадания нейросети в локальные минимумы и сокращается вычислительная нагрузка при оптимизации на 88%. Среднеквадратическая ошибка модели составила 0,495℃, средняя процентная ошибка 0,082%. По результатам MATLAB-моделирования подтверждено, что эта система предиктивного управления сокращает перерегулирование температуры главного пара на 50% при экстремальных условиях, поддерживает стабильность управления в нормальных условиях с помощью поэтапного управления, удовлетворяя требованиям регулирования температуры главного пара в различных режимах работы.

температура главного пара; предиктивное управление; перенос гиперпараметров; глобальная оптимизация; поэтапное управление