基于智能预测算法的风机塔底环境温控系统优化研究

Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.32629/etd.v6i12.19217

侯越

国电电力内蒙古新能源开发有限公司

Abstract

本文聚焦基于智能预测算法的风机塔底环境温控系统优化研究。先阐述智能预测算法原理,分析统计、机器学习与深度学习预测的差异并给出选型依据。接着剖析风机塔底热源、热传递与温度分布特性。随后构建基于LSTM-Attention混合网络的温控模型,经数据采集、预处理与性能评估,模型精度高、效率与鲁棒性强。最后从策略、硬件、软件三方面优化温控系统,实现预测精度提升、控制优化与能效提高。

Keywords

智能预测算法；风机塔底环境温控系统；优化设计

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References

[1] 王志强.李明.赵丽.电力负荷预测对电能管理的影响分析[文献标识码].电力科学与工程,2019,35(6):45-51.
[2] 李强.张伟.王敏.基于深度学习的电力负荷预测方法研究[J].电力系统自动化,2021,45(8):12-19.
[3] 赵鹏.陈刚.粒子群优化算法在电力系统经济调度中的应用分析[J].电网技术,2020,44(11):3452-3459.
[4] 左继恩.基于大数据分析的电力系统负荷预测与优化调度方法研究[J].家电维修,2024,(01):52-54.

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