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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于混合策略的联合循环汽轮机热效率退化预测方法，包括如下步骤：1采集从气‑蒸汽联合循环系统中汽轮机机组所有过程控制参数；2通过核主成分分析法KPCA把采集的数据进行降维；3通过蝴蝶优化算法BOA对双向长短期记忆网络BiLSTM的超参数寻优，得到预测模型；4对汽轮机三压力级的热效率进行预测；5以某一设定历史时期作为健康状态基准用以计算汽轮机热效率的退化程度；6将在线系统的相关实时数据输入本文预测模型，若在某一段时间汽轮机热效率退化程度持续大于设定值，则发出维修预警；本发明通过使用KPCA优化的电厂特征输入，使用BOA优化BiLSTM超参数，提高了模型配置的效率和科学性。
主权项：1.一种基于混合策略的联合循环汽轮机热效率退化预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1采集从气-蒸汽联合循环系统中汽轮机机组所有过程控制参数；2获取最近一段时间的历史运行数据，通过核主成分分析法KPCA把采集的数据进行降维，选取累计贡献率达99％之前的主成分作为BiLSTM模型输入参数；3通过蝴蝶优化算法BOA对双向长短期记忆网络BiLSTM的超参数寻优，得到KPCA-BOA-BiLSTM的汽轮机热效率退化预测模型；4将训练集和测试集代入KPCA-BOA-BiLSTM模型，对汽轮机三压力级的热效率进行预测；5以某一设定历史时期作为健康状态基准用以计算汽轮机热效率的退化程度；其中，某一设定历史时期为大修后一个月内的时间视作健康状态，或机组初次运行稳定后一个月内；6将在线系统的相关实时数据输入本文预测模型，若在某一段时间汽轮机热效率退化程度持续大于设定值，则发出维修预警；其中，某一段时间为：从第一次达到阈值后的一周内。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于混合策略的联合循环汽轮机热效率退化预测方法
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