一种结合Swin-Transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法技术

本发明专利技术涉及一种结合Swin‑Transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法。首先，利用Swin‑Transformer对超临界机组输出变量进行学习和预测，实现对机组的快速建模；然后，利用自适应梯度下降优化算法来自动调整超参数，提高建模精度；最后，依托仿真平台验证本发明专利技术建模方法的可行性，并采用性能指标量化统计分析建模方法的精确性。本方法提高了模型的训练速度和准确性，为超临界机组灵活性运行提供有力支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及超临界机组灵活性运行的协调控制系统模型辨识领域，更具体地，涉及一种结合swin-transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法。

技术介绍

1、为加速能源转型，我们需要以清洁能源为主导改变能源生产方式，以电为核心改变能源消费方式，以大电网互联改变能源配置方式，从而构建清洁低碳、安全高效的能源体系。然而，可再生能源的强烈随机性、波动性和间歇性对电网的安全、经济和稳定运行构成了严重威胁。因此，亟需提高大型火电机组的灵活性运行能力以更好地发挥火电机组的基荷作用，改善其深度调峰能力，以确保大规模集中式可再生能源电力的消纳。

2、超临界机组因具有较高能源利用效率、较低的污染物排放和高可靠性等优点被广泛应用于电力生产领域。此外，为加快我国电力系统向清洁高效转型的速度，超临界机组在电网中担任的调峰调频重要性日益突出。而高精度的模型辨识是超临界机组灵活性运行的基础，因此建立一个快速精确的机组模型，对提高能源利用效率及接纳大规模新能源电力并入电网具有重要现实意义。然而，超临界机组复杂的运行特性和多工况运行条件对其模型辨识和优化带来了重大挑战。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合Swin-Transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种结合Swin-Transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：步骤S1所述的分析超临界机组协调控制系统的动态特性和建模难点具体如下：

3.跟据权利要求1所述的一种结合Swin-Transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：确立针对超临界机组建模的Swin-Transformer神经网络结构并结合自适应梯度下降优化算法(AdaGrad)获取神经网络模型的最优学习率，则步骤S2可具体化为：

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【技术特征摘要】

1.一种结合swin-transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种结合swin-transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：步骤s1所述的分析超临界机组协调控制系统的动态特性和建模难点具体如下：

3.跟据权利要求1所述的一种结合swin-transformer的超临界机组宽负荷快速建模方法，其特征在于：确立针对超临界机组建模的swin-transformer神经网络结构并结合自适应梯度下降优化算法(adagrad)获取神经网络模型的最优学习率...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯国莲，张天昊，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：

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