【摘 要】
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提出基于长短期记忆（LSTM）预估补偿的火电机组主蒸汽温度控制系统，从机组运行历史数据库中挖掘给煤量、主蒸汽压力和给水流量等因素与主蒸汽温度之间的非线性关系，构建主蒸汽温度控制系统的LSTM预测模型，进而根据预测值构建基于预估补偿的主蒸汽控制系统。结果证明：LSTM算法相比于反向传播（BP）算法具有较高的预测精度，并且在实际应用中，由预测值构建的预估补偿器可使控制系统提前动作，提升蒸汽温度的控制品
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提出基于长短期记忆（LSTM）预估补偿的火电机组主蒸汽温度控制系统，从机组运行历史数据库中挖掘给煤量、主蒸汽压力和给水流量等因素与主蒸汽温度之间的非线性关系，构建主蒸汽温度控制系统的LSTM预测模型，进而根据预测值构建基于预估补偿的主蒸汽控制系统。结果证明：LSTM算法相比于反向传播（BP）算法具有较高的预测精度，并且在实际应用中，由预测值构建的预估补偿器可使控制系统提前动作，提升蒸汽温度的控制品质。
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