发明公开
- 专利标题: 基于神经网络与智能优化算法的火电机组负荷分配方法
- 专利标题(英): A thermal power generating unit load distribution method based on a neural network and an intelligent optimization algorithm
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申请号: CN201910061923.0申请日: 2019-01-22
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公开(公告)号: CN109886471A公开(公告)日: 2019-06-14
- 发明人: 赵日晓 , 高春雨 , 解明 , 王凯民 , 张明军 , 王伟 , 王泽璞 , 刘千 , 许淑敏
- 申请人: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院 , 内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司
- 申请人地址: 北京市石景山区玉泉西里二区18号楼西区
- 专利权人: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院,内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司
- 当前专利权人: 中国大唐集团科学技术研究院有限公司火力发电技术研究院,内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司
- 当前专利权人地址: 北京市石景山区玉泉西里二区18号楼西区
- 代理机构: 北京中南长风知识产权代理事务所
- 代理商 郑海
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06N3/04
摘要:
本发明涉及一种基于神经网络与智能优化算法的火电机组负荷分配方法,包括:从发电厂分布式控制系统中获取各机组的历史运行数据,以及从发电厂厂级实时监控信息系统中获取历史供电煤耗数据;将历史运行数据及历史供电煤耗数据整理为矩阵形式,作为BP神经网络输入层的输入数据;其中,BP神经网络的隐含层采用Sigmoid函数,输出层采用线性函数,权值训练算法采用L-M优化算法;采用启发式的智能优化算法,作为寻优主程序,在寻优主程序中采用步骤2中训练好的BP神经网络的输出,作为智能优化算法的适应度函数,对寻优主程序中运行的数据进行筛选,直至发电厂当前各机组的最佳负荷承担量或者迭代次数达到限定最大值为止。本发明实现了火电机组负荷优化分配。