[發明專利]基于進化算法及LSTM的發電機線棒振動優化控制系統

在審

• 申請號: 202210076608.7
• 申請日: 2022-01-24
• 公開（公告）號: CN114399003A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 戴程鵬;王新;龍偉軍;鄭必君;高凱楠;潘建偉;劉凱銳;吳業成;邵建宇;郭昊波;張方明
• 申請（專利權）人: 浙江浙能臺州第二發電有限責任公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04
• 代理公司: 浙江永鼎律師事務所 33233
• 代理人: 陸永強

1.一種基于進化算法及LSTM的發電機線棒振動優化控制系統，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、數據采集，采集發電機有功功率、發電機無功功率、發電機勵磁電流、發電機各槽內溫度測點、鐵芯各槽溫度測點、發電機端部振動測點以及其他與發電機端部振動相關的測點的歷史數據；

步驟2、數據預處理及數據集構建，對步驟1采集的歷史數據進行數據清洗、優選、擴維、歸一化等數據預處理后以特殊數據結構構建訓練集、驗證集、測試集，數據集按7:2:1比例進行劃分；

步驟3、以步驟2中所構建的訓練集和驗證集兩個數據集作為LSTM模型的輸入，發電機線棒端部振動作為模型的輸出，以平均絕對誤差MAE為損失函數，不斷優化模型結構和超參數，使模型滿足相關精度要求；

步驟4、利用步驟2中所構建的測試集測試步驟3中得到的LSTM模型的魯棒性，檢查其是否有過擬合現象，若模型在測試集的擬合效果遠不如訓練集，則說明模型存在過擬合現象，返回步驟3，通過降低神經網絡層數、神經元個數、降低訓練輪數等方法，重新訓練模型；

步驟5、設置發電機線棒端部振動優化控制系統的運行模式，若設備不具備閉環控制的條件，則選擇模式一，控制系統進入基于最優偏置的發電機線棒振動優化控制模式，進入步驟6，若設備具備閉環控制的條件，則選擇模式二，控制系統會進入基于進化算法與實時值的發電機線棒振動優化實時控制模式，進入步驟7；

步驟6、基于最優偏置的發電機線棒振動優化控制；

步驟6-1、設定系統參數,包括歷史基準工況時間段、發電機線棒進水溫度偏置遍歷邊界、遍歷精度、發電機線棒端部振動限定值，根據系統參數完成基準工況矩陣的取數工作；

步驟6.2、根據偏置遍歷邊界、遍歷精度，計算出發電機線棒槽內平均溫度偏置值的集合，用集合中的某一偏置值給基準工況矩陣中的相關數據加上偏置獲取一個偏置后的工況矩陣；

步驟6.3、步驟6.2得到的偏置后的工況矩陣在進行歸一化后代入步驟4中訓練好的LSTM模型計算得到發電機線棒端部振動的預測值序列，計算預測值序列中發電機線棒振動值超過限定值的占比；

步驟6.4、返回步驟6.2直至完成集合內偏置值的遍歷，選取振動值超限占比最小時所對應的偏置值作為發電機運行進水溫度的固定偏置值，用以壓制發電機線棒端部振動；

步驟7、基于進化算法與實時值的發電機線棒振動優化實時控制；

步驟7.1、設定系統參數，包括系統啟動條件、發電機進水溫度與發電機冷氫溫度的初始偏置值、發電機進水溫度與發電機冷氫溫度的運行邊界、發電機線棒槽內平均溫度與發電機鐵芯平均溫度運行邊界、發電機線棒進水溫度和冷氫溫度的最小差值，系統運行時間間隔、系統控制精度等參數；

步驟7.2、獲取計算所需當前工況實時值；若當前發電機線棒振動值滿足系統啟動條件，則進入步驟7.3；反之，則延時系統運行時間間隔后重新執行本步驟；

步驟7.3、以發電機線棒槽內平均溫度與發電機鐵芯平均溫度為兩個待求解的決策變量，求取在滿足運行邊界條件和設定條件的前提下兩個決策變量的邊界值；以線棒振動模型輸出的振動幅值的倒數為適應度，利用進化算法結合步驟4中已建立的發電機線棒振動模型，求取兩個決策變量的最優解，使得在當前工況下LSTM模型輸出的發電機線棒振動最小；

步驟7.4、獲取發電機線棒槽內平均溫度、發電機鐵芯平均溫度、發電機進水溫度偏置、發電機冷氫溫度偏置的當前值，結合兩個決策變量的最優解，計算出新的發電機進水溫度偏置、發電機冷氫溫度偏置；

步驟7.5、將步驟7.4計算得到的新的發電機進水溫度偏置、發電機冷氫溫度偏置送入發電機DCS系統，實時調節發電機進水溫度與發電機冷氫溫度，用以壓制發電機線棒端部振動，然后延時系統運行時間間隔后返回步驟7.2。

2.根據權利要求1所述基于進化算法及LSTM的發電機線棒振動優化控制系統，其特征在于，所述步驟1中其他與發電機端部振動相關的測點為：發電機A相電流、發電機B相電流、發電機C相電流、發電機零序電壓、發電機定子負序電流。