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申请/专利权人：江苏方天电力技术有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296945A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/126
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost和遗传算法的冷端系统参数寻优方法，本发明方法通过拼接模型对整个冷端系统进行综合建模，相较于现有技术的单独建模，本发明所获得的耦合模型贴合冷端系统的实际情况，故而对发电系统的预测更加准确，作为调整控制参数的参考也更具有优势。对于拼接获得的综合模型相较于单个模型的运算更加复杂的问题，本发明以遗传算法寻优的方式解决，遗传算法以其全局搜索的特性在解空间中广泛探索，其并行性使得能够高效地利用多核心计算资源，而自适应性则使其能够适应问题的复杂变化，和本发明综合模型的设计能够有效的结合，相辅相成。
主权项：1.一种基于XGBoost和遗传算法的冷端系统参数寻优方法，其特征在于，包括以下步骤：确定与火电机组发电功率相关的冷端设备，从中选择具有耦合关系的多个冷端设备，根据选择的冷端设备采集火电机组冷端系统的历史运行数据，并对其进行预处理；利用XGBoost算法对选出的冷端设备分别建模，并利用预处理后的历史运行数据对获得的冷端设备模型进行训练和测试；按耦合关系将得到的所有冷端设备模型拼接，获得耦合模型，在所述耦合模型中，位于末端的冷端模型用于预测发电功率，除末端冷端设备模型以外，其余的每个冷端设备模型均负责为后一个冷端设备模型预测至少一个其所需的输入参数；利用所述耦合模型预测发电功率的过程中，以最大化发电功率为目标，通过遗传算法对所述耦合模型的输入参数进行搜索和调整，得到最优的输入参数组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏方天电力技术有限公司 一种基于XGBoost和遗传算法的冷端系统参数寻优方法
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