【摘 要】
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针对在线滚动优化计算量大，间接算法梯度信息难以求取的问题，将神经网络多步预测控制应用于火电机组多参数协调控制中。提出了基于中心偏差商的优化算法，利用多元函数的偏差商替
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针对在线滚动优化计算量大，间接算法梯度信息难以求取的问题，将神经网络多步预测控制应用于火电机组多参数协调控制中。提出了基于中心偏差商的优化算法，利用多元函数的偏差商替代函数的导数构成Hessen矩阵，从而获得优化算法的搜索梯度信息。通过对某300MW单元机组双输入、双输出系统的仿真，验证了本算法的有效性。
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