摘要
本申请公开了一种热水锅炉动态负荷响应调节方法及系统,涉及锅炉负荷调节领域,首先利用LSTM对锅炉和天气数据进行深度学习,精准预测未来一段时间内的热负荷变化趋势。在此基础上,结合卡尔曼滤波器对锅炉当前系统状态进行实时估计,并将预测负荷、实时状态以及锅炉动态系统模型纳入模型预测控制(MPC)框架。MPC通过在预测时域内滚动优化,计算出考虑锅炉物理时滞的最优燃气阀门开度序列。这种前瞻性的预测与基于模型动态特性的优化控制相结合,使得锅炉能够提前调整燃料供给,有效克服系统热惯性导致的响应迟滞,实现对动态负荷的快速、精准响应,避免了传统控制永远慢半拍的弊端。