基于DDPG深度强化学习的电站脱硝过程优化控制

林康威; 肖红; 姜文超; 杨建仁; 熊广思; 黄冠儒

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基于DDPG深度强化学习的电站脱硝过程优化控制

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针对选择性催化还原(SCR,selective catalytic reduction)脱硝系统脱硝过程存在非线性、多工况等复杂特点,提出一种基于MiniBatchKMeans聚类与Stacking模型融合的SCR脱硝过程NO X预测方法;该方法通过应用MiniBatchKMeans聚类算法对训练集进行工况聚类与划分优化,建立基于XGBoost、随机森林、LightGBM以及线性回归的Stacking融合框架预测模型(Stacking-XRLL),实现电站SCR系统多变工况下NO X排放的精准预测;以广东某电站SCR系统脱硝过程中NO X排放数据为例进行建模仿真与实验,结果表明与单一建模方法多层前馈神经网络(BP)、长短期记忆神经网络(LSTM)以及门控循环单元神经网络(GRU)相比,Stacking-XRLL建模方法的平均预测精确度达到了99%,并最终结合建立好的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习模型,实现电站SCR脱硝过程的参数优化控制。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第10期|132-139|共8页
作者
林康威; 肖红; 姜文超; 杨建仁; 熊广思; 黄冠儒;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

广州云硕科技发展有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力工业;
关键词
多工况; MiniBatchKMeans聚类; Stacking-XRLL; DDPG算法; 优化控制;

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