深度学习算法在电厂热控系统建模与控制中的应用研究

1 前言

全球能源危机与节能减排需求日益迫切，火电厂作为能源生产核心环节，其能源利用效率与运行稳定性直接关系到能源结构转型与可持续发展目标的实现。热控系统作为火电厂核心控制系统，负责监测与调节锅炉、汽轮机等关键设备的运行参数，是决定燃料消耗与发电效率的关键因素。分布式控制系统（Distributed ControlSystem，DCS）热控自动化技术在热电厂中已广泛应用，通过控制器、输入/输出模块与通信网络的协同，实现了生产过程的动态管理与高效运行，但在面对系统非线性动态特性、多变量强耦合及参数时变等复杂工况时，仍存在技术不完善、对复杂扰动适应性不足等问题。在此背景下，进行深度学习算法在电厂热控系统建模与控制中的应用研究具有十分重要的现实意义。

2 深度学习算法在电厂热控系统建模中的应用要点

2.1 数据预处理与特征工程

数据清洗与修复需针对电厂热控系统中各类采集数据开展细致处理，DCS 系统通过输入/输出模块采集的温度、压力等模拟信号及开关量、脉冲信号等数字信号，可能因设备老化、干扰等出现缺失或异常。自动编码器可借助深层神经网络结构，学习正常数据分布特征，对缺失值进行合理补全，对异常值进行修正，使处理后的数据更贴合实际运行状态，为后续建模提供可靠基础，同时结合 DCS 数据库软件的数据分类存储功能，确保清洗后的数据按规范存入对应数据库，提升数据管理效率。

特征提取与选择需聚焦热控系统关键参数，从海量采集数据中提炼有效信息。卷积神经网络凭借多层卷积操作，可自动识别锅炉压力、蒸汽流量等参数的空间特征与动态变化规律，剔除与系统建模和控制无关的冗余信息。该过程需关联 DCS 控制软件对生产环节的监控数据，将提取的核心特征与设备运行状态关联，使输入模型的特征更具针对性，减少无效数据对模型性能的影响，为构建高精度热控系统模型奠定数据基础 。

2.2 非线性建模方法

基于神经网络的动态建模需结合电厂热控系统动态数据采集特性，DCS 系统通过控制器、输入/输出模块实时获取的温度、压力等模拟信号及开关量等数字信号，具有显著时序关联性。循环神经网络（RNN）可捕捉参数随时间的动态依赖关系，长短期记忆网络（LSTM）能有效处理系统运行中参数的长期时序特征，规避传统模型对非线性环节描述不足的问题，通过多层网络结构映射锅炉燃烧、汽轮机运行等环节的复杂非线性关系，构建贴合实际运行状态的动态模型[2]。

迁移学习在建模中需针对电厂热控系统部分工况数据稀缺的情况，利用同类热电厂 DCS 热控系统积累的运行数据与模型参数，通过知识迁移减少目标系统建模对新数据的依赖。将已训练模型的通用特征提取能力迁移至目标系统，仅需少量目标数据微调模型参数，即可适配不同机组或工况差异，缩短建模周期，提升模型在小样本场景下的适应性，符合热控系统智能化应用中对建模效率的需求。

2.3 模型验证与优化

多指标评价体系需关联电厂热控系统实际运行数据，以均方根误差反映模型预测值与 DCS 系统采集的温度、压力等实测数据的整体偏差，用平均绝对误差衡量单个参数预测的准确性。评价过程需结合数据库软件存储的历史运行数据与实时监控数据，验证模型在不同工况下的泛化能力，通过对比模型输出与执行器实际动作指令的匹配度，判断模型对系统动态特性的刻画精度。

模型参数优化策略可借鉴智能优化算法的迭代思路，贝叶斯优化通过构建超参数与模型性能的概率模型，在参数空间中高效搜索最优配置。优化过程需适配 DCS 系统硬件处理能力，调整神经网络层数、节点数等超参数，减少计算资源占用，同时结合控制软件的实时性要求，通过多轮迭代使模型在保证精度的前提下提升响应速度，适配热控系统动态控制需求。

3 深度学习算法在电厂热控系统控制中的应用要点

3.1 自适应控制

基于深度强化学习的实时控制需依托 DCS 系统实时采集的生产数据，通过深度强化学习算法持续与热控系统交互，根据锅炉压力、蒸汽流量等实时参数动态调整控制策略。算法可关联主控制器对分控制器的调控逻辑，在机组负荷波动时自主修正控制参数，使执行器动作更贴合当前工况，适配 DCS 系统分布式控制架构下各环节的协同需求，实现控制策略随工况变化的动态适配。

模型预测控制与深度学习融合需借助深度学习对热控系统非线性动态特性的精准建模能力，提升模型预测控制对未来状态的预判精度。融合过程可结合 DCS 中数据库软件存储的历史运行数据训练预测模型，使模型能更准确推演锅炉、汽轮机等设备的后续状态，为模型预测控制提供更可靠的决策依据，优化控制指令向执行器的传输效率，适配热控系统高效执行指令的需求[3]。

3.2 鲁棒控制

对抗训练增强鲁棒性需依托 DCS 系统中输入/输出模块采集的各类信号，模拟现场设备运行中可能出现的信号干扰、参数波动等情况，生成对抗样本融入模型训练过程。训练中可关联通信网络传输的实时数据与历史故障数据，使深度学习控制模型在干扰条件下仍能保持对控制器指令的准确响应，适配 DCS 分布式架构下各子系统的协同稳定性需求，减少因外部干扰导致的控制偏差[4]。

不确定性补偿控制需针对热控系统中设备老化、工况突变等不确定因素，利用 DCS 数据库软件存储的历史运行数据训练深度学习模型，精准刻画参数时变规律与扰动特性。模型可结合主控制器对分控制器的调控逻辑，在控制过程中动态输出补偿量，修正执行器动作指令，降低不确定性因素对锅炉效率、汽轮机运行状态的影响，适配DCS 系统高效执行指令的核心要求。

3.3 多目标优化控制

基于深度学习的多目标决策模型需整合 DCS 系统中控制器采集的实时运行数据与数据库软件存储的历史能效数据，通过深层网络结构分析能效提升与设备安全的关联规律。模型可关联主控制器对生产环节的全局监控信息，动态调整燃料消耗与机组负荷的权重分配，在保障送风机、锅炉等关键设备安全运行的同时，适配智能优化算法追求能效提升的目标，协调多目标间的潜在冲突，使控制策略更贴合热电厂实际运营需求 。

控制效果评估与反馈需依托 DCS 的通信网络与监控功能，深度学习算法实时解析输入/输出模块传输的锅炉效率、汽轮机状态等参数，对比基准控制策略下的历史数据评估当前控制效果。评估结果可通过人机界面软件传输至控制模型，驱动模型修正参数配置，适配 DCS 动态管理与高效运行的要求，形成“采集-评估-修正”的闭环，持续优化控制指令向执行器的传输效率与精准度。

4 结语

综上所述，深度学习算法能有效应对 DCS 热控系统的非线性动态特性、多变量强耦合及参数时变等建模难点，通过数据预处理、非线性建模及模型优化，提升了建模精度；在控制层面，其自适应控制、鲁棒控制及多目标优化能力，可适配 DCS 分布式架构需求，增强系统对复杂工况的适应性，能效提升潜力显著。未来可进一步结合 DCS 硬件软件优化，开发轻量化深度学习模型以提升实时性，推动与粒子群算法等智能优化算法的融合，强化工程化应用中的稳定性与经济性，为电厂热控系统智能化升级提供支撑。

参考文献：

[1]胡伟, 郑婷婷, 杜璞良. 基于可迁移深度强化学习的虚拟电厂优化调度问题研究[J]. 工业工程与管理,

1-21.

[2]孙冬川, 孙亮, 孔令乾, 等. 基于深度强化学习的多能虚拟电厂优化调度[J]. 东北电力大学学报, 2024,44 (03): 102-111.

[3]张超. 基于深度强化学习的虚拟电厂实时优化调度研究[D]. 华北电力大学(北京), 2024.

[4]张善, 周昊. 基于深度学习的电厂电力设备运行状态分析[J]. 电工技术, 2021, (16): 66-67.

[5]柳玉宾, 孙思宇, 张军涛, 等. 基于深度学习算法电厂运行优化策略分析[J]. 应用能源技术, 2021, (01):17-19.