热能动力工程

作者：金 飞，郝晓光，王 斌，吴 创

单位：国网河北能源技术服务有限公司， 河北 石家庄 050021,,国网河北能源技术服务有限公司， 河北 石家庄 050021,,国网河北能源技术服务有限公司， 河北 石家庄 050021,,华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京102206,

关键词：火力发电;一次调频;长短期记忆神经网络;量子粒子群

为了提升火电机组一次调频能力，提出一种基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network， LSTM)与量子粒子群算法(Quantumbehaved Particle Swarm Optimization， QPSO)的一次调频能力计算方法。将负荷指令、机组实发功率、主蒸汽压力、汽轮机总阀位开度和发电机转速作为特征变量，基于某600 MW燃煤火电机组调峰运行工况下的实际数据，构建一次调频能力计算模型。利用QPSO算法优化模型隐含层节点数、训练次数和学习率，解决了因网络结构及模型参数的不确定性产生的精度问题，并将该模型与传统的神经网络模型进行了对比。结果表明：本文所提出的方法具有更高的模型精度，从而能够为机组一次调频能力的限制因素分析和调频性能的优化提升提供模型基础。

来源：2023年第6期

《热能动力工程》期刊编辑部

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