[发明专利]一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法

说明书

本发明公开了一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，包括：数据采集单元，在稳定负荷下，每隔一段时间获取汽温的历史运行数据；LSTM（长短期记忆神经网络）预测单元，用于建立时间预测模型，通过历史时刻下的汽温数据预测未来时刻的汽温输出数据；性能指标计算单元，通过Hurst指数和马氏距离构建系统性能评价的指标，对一段时期内获取的多组汽温预测数据进行未来时刻的性能指标的计算；参数优化指导单元，对控制器参数的调整给出建议。数据采集单元、LSTM预测单元和参数优化指导单元依次连接，本发明的针对过热汽温控制系统的参数优化方法计算简单、提高了过热汽温控制系统的控制性能。

技术领域

本发明涉及火电厂过热汽温控制系统统技术领域，具体是一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法。

背景技术

控制回路的性能提升是决定工业过程生产效率的关键因素，但是在实际情况中，常出现被控对象特性发生变化或执行机构老化等现象，造成控制器性能下降，影响经济效益甚至带来安全隐患，数据表明，有高达60％的控制器无法发挥其预期性能。因此，对这些控制回路进行性能监控并在性能劣化前对控制器参数进行修正对于提高整个工业过程的效率、质量和安全性具有重要意义。火电机组中的汽温系统是一个复杂的系统,由于其特有的复杂性,在工程实践中，使得模型的获取有一定的难度，PID调节是热工系统最主要的控制策略,它直接影响机组的安全、经济运行，尽管PID控制器具有很多优点，但是应用于热工对象的PID控制器参数整定具有一定难度，尤其对于具有大惯性、大迟延的热工对象，采用常规整定方法如Z-N、C-C、ITAE阶跃响应曲线法以及衰减曲线法等工程整定方法，来整定PID参数变得较为困难，不易于获得良好的控制效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，包括以下步骤：

A、在稳定负荷下，每隔一段时间获取汽温的历史运行数据；

B、通过设置合适的神经网络模型参数，建立LSTM时间预测模型，基于历史时刻的汽温数据预测输出需要的未来时刻的数据；

C、通过Hurst指数和马氏距离构建系统性能评价指标，对一段时期内获取的多组汽温预测数据计算未来时刻的性能指标；

D、根据多组性能指标的结果对控制器参数的调整给出可行性意见。

作为本发明的进一步方案：汽温控制系统包括：数据采集单元，用于在稳定负荷下，每隔一段时间获取汽温的历史运行数据；

LSTM预测单元，用于建立时间预测模型，通过历史时刻下的汽温数据获取未来时刻的汽温输出数据；

性能指标计算单元，通过Hurst指数和马氏距离构建系统性能评价的指标，对一段时期内获取的多组汽温预测数据进行未来时刻的性能指标的计算；

参数优化指导单元，对控制器参数的调整给出建议。

数据采集单元、LSTM预测单元、性能指标计算单元和参数优化指导单元依次连接。

作为本发明的进一步方案：所述LSTM预测单元中通过Adam优化算法最小化损失函数寻找误差的最小值，调整各层之间的连接权重，再通过设置训练次数不断更新网络模型的参数配置，获的收敛的LSTM网络。利用测试样本数据对生产的网络进行训练输出预测值，以准确率ACC作为反映模型预测的准确程度的度量。

作为本发明的进一步方案：还包括分析单元，用于记录并分析该段时期内多组未来时刻的性能指标，比如通过求取均值的方法，为下一时刻控制器参数的优化提供科学指导。