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申请/专利权人：北京京能高安屯燃气热电有限责任公司

摘要：本申请提供一种基于MBR热电偶的燃气轮机OTC温度优化方法及系统，涉及数据挖掘分析技术领域，该方法包括：当燃气轮机处于空载自由旋转阶段时，基于第一热电偶阵列所采集的温度信号矩阵确定实时OTC温度；根据实时OTC温度计算实时温度均值和实时温度方差，并根据实时OTC温度和对应邻近的预设时间段的历史OTC温度组计算温度变化率均值，根据实时温度均值、实时温度方差和温度变化率均值确定OTC特征变量；将OTC特征变量输入至参数优化模型，以确定针对燃气轮机的优化控制参数，参数优化模型采用强化学习模型。由此，基于强化学习对OTC温度变化进行实时监测和挖掘分析，实现对系统控制参数的自适应优化。

主权项：1.一种基于MBR热电偶的燃气轮机OTC温度优化方法，包括：当燃气轮机处于空载自由旋转阶段时，基于第一热电偶阵列所采集的温度信号矩阵确定实时OTC温度；所述第一热电偶阵列包含在邻近排气口的第一区域分布的多个第一热电偶，所述第一热电偶采用波段响应热电偶，并且每一所述第一热电偶分别具有唯一对应的测量波长；根据所述实时OTC温度计算实时温度均值和实时温度方差，并根据所述实时OTC温度和对应邻近的预设时间段的历史OTC温度组计算温度变化率均值，根据所述实时温度均值、所述实时温度方差和所述温度变化率均值确定OTC特征变量；将所述OTC特征变量输入至参数优化模型，以确定针对所述燃气轮机的优化控制参数；所述优化控制参数包含以下中的至少一者：燃料供应量、空气供应量、进口导叶角度和排气温度设定值；所述参数优化模型采用深度Q网络，所述深度Q网络包含输入层、隐藏层和输出层；所述深度Q网络用于通过执行以下操作来确定所述优化控制参数；所述输入层用于接收所述OTC特征变量所对应的状态向量；所述隐藏层用于通过多层神经网络处理所述状态向量以提取至少一个状态-动作映射关系，从而得到相应的多个潜在动作；所述输出层用于确定各个潜在动作所对应的Q值，并根据具有最大Q值的潜在动作所对应的燃气轮机控制参数的调整信息确定优化控制参数；其中，Q值是由在状态向量下采取相应潜在动作所能获得的预期累积奖励而定义的；所述深度Q网络是基于贝叶斯神经网络通过数据样本集而训练的；所述贝叶斯神经网络用于针对样本所对应的给定状态和动作而输出Q值的均值和方差： ，式中，表示针对状态的动作的Q值；表示具有均值和方差的正态分布；表示由贝叶斯神经网络预测的状态和动作对应的Q值分布的均值，表示贝叶斯神经网络的参数；表示由贝叶斯神经网络预测状态和动作对应的Q值分布的方差；所述贝叶斯神经网络的损失函数为： ， ，式中，表示贝叶斯神经网络的参数对应的总损失，表示数据样本集中样本的总数；表示负对数似然损失项，表示第i个样本的目标Q值在贝叶斯神经网络预测的正态分布下的概率密度，此正态分布由第i个样本所对应的均值和方差描述；表示第i个样本所对应的目标Q值，表示贝叶斯神经网络针对第i个样本预测的Q值分布的均值，表示贝叶斯神经网络针对第i个样本预测的Q值分布的方差；表示不确定性正则化项；表示正则化系数，用于控制正则化项的权重；表示对方差的倒数进行加权；是第i个样本的即时奖励，是相应状态下选择动作后得到的奖励；是折扣因子，用于衡量未来奖励的重要性；为第i个样本的布尔标志；表示第i个样本的当前回合结束，没有后续的状态转移动作，此时目标Q值仅为即时奖励；表示当前回合未结束，存在后续的状态转移动作并获取奖励，此时目标Q值为当前奖励加上最大预期累积奖励的折扣值；表示执行动作后到达的新状态，表示在新状态下的潜在动作，表示目标Q网络估计的新状态和动作对应的Q值，是目标Q网络的参数；所述实时温度均值通过以下方式而计算： ，式中，表示第一热电偶阵列中热电偶的数量，表示第个热电偶的实时温度值，表示实时温度均值；所述实时温度方差通过以下方式而计算： ，式中，表示实时温度方差，用于衡量实时温度分布的均匀程度；所述温度变化率均值通过以下方式而计算： ，式中，为温度变化率均值，表示温度随时间变化的平均速率；表示第个热电偶在上一采样时间点的温度值；表示预设时间段的时间长度；所述根据所述实时温度均值、实时温度方差和所述温度变化率均值确定OTC特征变量，包括： ， ， ， ，式中，、和分别表示标准化后的实时温度均值、实时温度方差和温度变化率均值；表示温度均值的历史均值，表示温度均值的历史标准差，表示温度方差的历史均值，表示温度方差的历史标准差，表示温度变化率均值的历史均值，表示温度变化率均值的历史标准差，其均根据预设窗口期的历史记录的计算而得到；表示OTC特征变量，分别表示相应变量参数的参数权重系数。

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