基于MBR热电偶的燃气轮机OTC温度优化方法及系统
申请号:CN202411117212
申请日期:2024-08-15
公开号:CN118622478B
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于MBR热电偶的燃气轮机OTC温度优化方法及系统,涉及数据挖掘分析技术领域,该方法包括:当燃气轮机处于空载自由旋转阶段时,基于第一热电偶阵列所采集的温度信号矩阵确定实时OTC温度;根据实时OTC温度计算实时温度均值和实时温度方差,并根据实时OTC温度和对应邻近的预设时间段的历史OTC温度组计算温度变化率均值,根据实时温度均值、实时温度方差和温度变化率均值确定OTC特征变量;将OTC特征变量输入至参数优化模型,以确定针对燃气轮机的优化控制参数,参数优化模型采用强化学习模型。由此,基于强化学习对OTC温度变化进行实时监测和挖掘分析,实现对系统控制参数的自适应优化。
技术关键词
贝叶斯神经网络
热电偶
燃气轮机
温度优化方法
参数优化模型
深度Q网络
变量
燃料供应量
数据挖掘分析技术
样本
温度随时间变化
系统控制参数
阵列
时间段
强化学习模型
模糊规则库
防喘振阀
阶段