國家能源局于10月30日召開新聞發(fā)布會(huì),主要發(fā)布了今年前三季度能源形勢(shì)、可再生能源并網(wǎng)運(yùn)行情況、第三季度12398能源監(jiān)管熱線投訴舉報(bào)受理情況,還對(duì)《關(guān)于加強(qiáng)電力行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全工作的指導(dǎo)意見》進(jìn)行了解讀。
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而且,各省政府為了積極推進(jìn)河南省太鍋鍋爐制造有限公司“煤改氣”工作,也出臺(tái)了各項(xiàng)補(bǔ)貼政策,以減輕企業(yè)壓力。
為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠河南省太鍋鍋爐制造有限公司汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。
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