基于長短時記憶算法的火電廠過熱氣溫控制系統參數優化方法研究

陳 晨

山東兗礦技師學院,山東 鄒城 273500

0 引言

傳統的火電廠過熱氣溫控制系統通常使用經驗規則或PID控制器進行調節,這些方法在應對復雜的非線性系統和快速變化的工況下存在一定的局限性。隨著深度學習技術的不斷發展,特別是長短時記憶(long short term memory,LSTM)算法的出現,為優化火電廠過熱氣溫控制系統提供了新的可能性。LSTM算法是一種遞歸神經網絡,能夠處理時間序列數據,具備捕捉長期依賴關系的能力。這種算法在語音識別、自然語言處理和時間序列預測等領域已經取得顯著成功。因此,將LSTM算法應用于火電廠過熱氣溫控制系統的優化,可以實現更智能化的溫度預測和控制,以應對復雜的工況以及溫度的實時變化。

1 遞歸神經網絡在過熱氣溫控制系統中的應用

1.1 遞歸神經網絡的前向推算

(1)

(2)

1.2 遞歸神經網絡的參數更新

1)在向前傳播階段,將訓練數據輸入到RNN中,系統按照不同的時間節點和步驟計算隱藏狀態和輸出,并生成模型的預測結果。

2)明確使用預測結果和真實標簽(或目標值)之間的差異,計算損失函數(通常是均方誤差、交叉熵等)。損失函數能夠展示模型的性能。

3)從最后1個時間步驟開始,通過反向傳播,計算損失函數對于每個時間步驟的隱藏狀態和輸出的梯度,該梯度數據通過鏈式法則來實現。梯度會被反向傳播到各個時間步驟,然后再傳遞到權重和偏置。這是RNN訓練的關鍵部分。梯度傳遞通常使用LSTM或門控循環單元(GRU)等改進型RNN來解決梯度消失問題。……