专利名称：一种基于优化控制平台的神经网络预测控制方法专利类型：发明专利
发明人：苏烨,丁宁,孙坚栋,郑可轲,董泽,姜炜,段亚灿,凌路加,
张悦,孙明
申请号：CN202010329580.4申请日：20200420公开号：CN111582562A公开日：20200825
摘要：本发明公开了一种基于优化控制平台的神经网络预测控制方法，包括：A、取被控对象一定输入输出范围内的样本，建立神经网络的初始学习集；B、根据控制对象选择神经网络的初始参数，包括层数和节点数；C、神经网络初始化，主要是网络权值和阈值的初始化；D、训练LSTM神经网络，得到神经网络预测模型；E、计算期望输入的参考轨迹；F、由神经网络预测模型输出，经反馈校正生成预测输出；G、计算预测误差；H、求二次性能函数，获得最优控制解，跳转至步骤E，从而不断调整控制信号。本发明能够改进现有技术的不足，可直接在火电站应用实施，完美解决现有高级算法热工控制平台所面临的难题。
申请人：杭州意能电力技术有限公司,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,华北电力大学(保定)
地址：310012 浙江省杭州市西湖区文三路253号9楼902室
国籍：CN
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