检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:钱辉 QIAN Hui(Chenjiagang Power Generation Co.,Ltd.,National Energy Group,Yancheng,Jiangsu 224631,China)
机构地区:[1]国家能源集团陈家港发电有限公司,江苏盐城224631
出 处:《自动化应用》2025年第5期21-23,共3页Automation Application
摘 要:结合模型预测控制(MPC)和轻量级强化学习(RL)技术,提出了一种基于PLC的汽机电厂热力系统运行优化方法。该方法首先利用PLC系统实时采集热力系统的运行数据,然后使用改进的有限时域MPC算法生成控制策略,同时引入轻量级RL算法,使系统的控制策略能适应环境变化、设备老化等长期因素的变化。该方法确保了在PLC硬件限制下的可实施性,并提高了系统的运行效率。A PLC based optimization method for thermal system operation of steam turbine power plant is proposed,which combines Model Predictive Control(MPC)and lightweight Reinforcement Learning(RL)technology.The method first utilizes the PLC system to collect real-time operational data of the thermal system,then generates control strategies using an improved finite-time domain MPC algorithm,while introducing a lightweight RL algorithm to enable the system's control strategies to adapt to the changes of long-term factors such as environmental changes and equipment aging.This method ensures implementability under the hardware limitations of PLC and enhances the system's operational efficiency.
分 类 号:TM76[电气工程—电力系统及自动化]
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