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申请/专利权人：润电能源科学技术有限公司

摘要：本发明公开了一种汽轮机初压寻优方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取火电机组的运行历史数据，从中提取热耗率并确定相关的热耗率特征变量，构建热耗率矩阵并进行归一化处理，生成“输入‑输出”矩阵；建立热耗率神经网络预测模型并采用遗传算法进行神经网络结构寻优，确定最优热耗率神经网络预测模型；确定火电机组在预设负荷下的运行区间及运行区间内任一初压值对应的特征变量值，生成特征变量矩阵并带入最优热耗率神经网络预测模型，预测不同初压值对应的热耗率值，采用遗传算法进行汽轮机初压寻优，确定最终初压值，并将最终初压值作为汽轮机初压的寻优结果，从而精准确定最优汽轮机初压，提高了火电机组运行经济性。

主权项：1.一种汽轮机初压寻优方法，其特征在于，所述汽轮机初压寻优方法包括以下步骤：获取火电机组的运行历史数据，从所述运行历史数据中提取热耗率并确定与所述热耗率相关的热耗率特征变量，构建热耗率矩阵并进行归一化处理，生成“输入-输出”矩阵，并按照预设比例将矩阵数据划分为训练集数据、验证集数据和测试集数据；根据所述训练集数据和所述验证集数据建立并训练热耗率神经网络预测模型，采用遗传算法结合所述测试集数据进行神经网络结构寻优，确定最优热耗率神经网络预测模型；确定所述火电机组在预设负荷下的运行区间及所述运行区间内任一初压值对应的特征变量值，并生成特征变量矩阵，将所述特征变量矩阵带入所述最优热耗率神经网络预测模型，预测不同初压值对应的热耗率值，采用遗传算法进行汽轮机初压寻优，确定最终初压值，并将所述最终初压值作为汽轮机初压的寻优结果；其中，所述根据所述训练集数据和所述验证集数据建立并训练热耗率神经网络预测模型，采用遗传算法结合所述测试集数据进行神经网络结构寻优，确定最优热耗率神经网络预测模型，具体包括：随机生成多个样本个体，根据所述样本个体组建样本寻优种群，并确定当前样本个体；根据所述当前样本个体获得隐含层层数和神经元个数，并搭建初始神经网络模型，根据所述训练集数据和所述验证集数据对所述初始神经网络模型进行训练，获得热耗率神经网络预测模型；根据所述测试集数据和所述热耗率神经网络预测模型确定所述当前样本个体对应的适应度值，采用遗传算法结合所述适应度值进行神经网络结构寻优，确定最优热耗率神经网络预测模型。

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