循環(huán)冷卻水系統(tǒng)中冷卻供給量與工藝介質(zhì)冷卻需求量之間往往存在"大馬拉小車"的現(xiàn)象,造成大量的冷卻資源浪費(fèi).為了匹配冷卻需求量與供給量,提高循環(huán)冷卻水系統(tǒng)能源利用率,給出一種基于多工藝介質(zhì)溫度目標(biāo)循環(huán)冷卻水最小壓差控制系統(tǒng),并將深度學(xué)習(xí)引入工藝介質(zhì)溫度預(yù)測研究中,提出一種基于改進(jìn)堆疊自動編碼器(improved stacked auto encoders, ISAE)的工藝介質(zhì)溫度預(yù)測方法.首先,對工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;然后,將多個(gè)自動編碼器堆疊,構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用"逐層貪婪無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練-參數(shù)微調(diào)"方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并基于均方根反向傳播(root mean square back propagation, RMSProp)優(yōu)化方法對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào),減小陷入局部最優(yōu)的概率;最后,利用某化工廠歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、未改進(jìn)的SAE方法進(jìn)行比較,所得結(jié)果表明,所提出的ISAE方法的預(yù)測準(zhǔn)確性高,預(yù)測的工藝介質(zhì)溫度平均百分比誤差僅為0.85%,且泛化能力優(yōu)于未改進(jìn)的SAE算法

【文章頁數(shù)】：10 頁


本文編號：3820084