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主要作者及研究机构

该研究的主要作者包括Yanning Lu、Yanzheng Xiang、Bo Chen、Haiyang Zhu、Junfeng Yue、Yawei Jin、Pengfei He、Yibo Zhao、Yingjie Zhu、Jiasheng Si和Deyu Zhou。研究机构包括江苏前沿电力技术有限公司电力工程中心和东南大学计算机科学与工程学院。该研究于2022年10月27日发表在期刊《PLOS ONE》上。

学术背景

该研究的主要科学领域是热电厂设备运行与预测，特别是蒸汽轮机（steam turbine）的功率预测。蒸汽轮机是热电厂的核心设备之一，其功率预测对于电力系统的稳定运行至关重要。然而，由于蒸汽轮机与其他设备（如冷凝器）之间存在复杂的耦合关系，传统的预测方法往往只关注蒸汽轮机本身，而忽略了其与冷凝器之间的相互作用。本研究提出了一种基于编码-解码框架（encode-decoder framework）的新方法，引入冷凝器真空度（condenser vacuum degree, CVD）作为指导，以探索蒸汽轮机与冷凝器之间的耦合关系，从而提高功率预测的准确性。

研究流程

研究流程主要包括以下几个步骤：

1. 数据收集与预处理
   研究数据来自中国江苏省某热电厂，时间跨度为2021年7月1日至11月22日，时间间隔为1分钟。数据包括冷凝器运行条件（如给水流量、循环水入口压力、再热蒸汽温度等）和蒸汽轮机运行条件（如供应线流量、供应线压力、主蒸汽温度等）的实时数据，以及冷凝器真空度和蒸汽轮机输出功率的实时数据。数据集共包含208,677个样本，其中训练集180,000个样本，测试集28,677个样本。

2. 模型设计
   研究提出了一种基于编码-解码框架的蒸汽轮机功率预测方法（CVD-EDF）。模型包括三个主要部分：

   • 编码器（Encoder）：采用多层长短期记忆网络（LSTM）对冷凝器运行条件的历史数据进行编码，预测目标时刻的冷凝器真空度。
     
   • 连接模块（Connection Module）：由注意力机制（attention mechanism）和卷积神经网络（CNN）组成，用于捕捉编码器中的局部和全局信息。
     
   • 解码器（Decoder）：将冷凝器真空度信息与蒸汽轮机运行条件数据结合，通过另一层LSTM预测目标时刻的蒸汽轮机输出功率。
     

3. 模型训练与优化
   模型采用Adam优化器进行训练，学习率为1e-3，训练周期为40，批次大小为32。损失函数包括冷凝器真空度和蒸汽轮机输出功率的均方误差（MSE）。

4. 实验与评估
   研究通过对比实验评估了CVD-EDF的性能，包括与线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、XGBoost和LSTM等基线模型的比较。评估指标为均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。

主要结果

1. 模型性能
   CVD-EDF在所有时间间隔（1分钟、1小时和1天）的RMSE和MAE指标上均显著优于其他基线模型。与LSTM相比，CVD-EDF在1分钟间隔的RMSE和MAE分别提高了32.2%和37.0%，在1天间隔的RMSE和MAE分别提高了63.7%和68.8%。
   实验结果表明，引入冷凝器真空度信息能够显著提高蒸汽轮机功率预测的准确性，证明了考虑蒸汽轮机与冷凝器耦合关系的有效性。

2. 消融实验
   通过消融实验，研究进一步验证了各组件的作用。结果显示，去除CNN或注意力机制均会导致模型性能下降，但注意力机制的作用更为显著。这表明局部特征和全局特征都对预测有贡献，而注意力机制能够动态捕捉编码器隐藏状态中的关键信息。

3. 误差分析
   误差分析表明，CVD-EDF能够更准确地跟踪实际蒸汽轮机功率的变化趋势，且其预测误差明显小于其他基线模型。特别是在功率变化剧烈的时段，CVD-EDF的表现更加稳定。

结论

该研究提出了一种基于编码-解码框架的蒸汽轮机功率预测方法（CVD-EDF），首次探索了蒸汽轮机与冷凝器之间的耦合关系。通过在编码器和解码器中分别建模冷凝器和蒸汽轮机，并引入注意力机制和CNN捕捉局部和全局信息，CVD-EDF显著提高了功率预测的准确性。实验结果表明，该方法在真实电厂数据上表现优异，具有重要的应用价值。

研究亮点

1. 创新性：首次将编码-解码框架应用于蒸汽轮机功率预测，并引入冷凝器真空度作为关键指导信息。
   
2. 方法新颖：结合了LSTM、注意力机制和CNN，能够同时捕捉时间序列数据中的局部和全局特征。
   
3. 应用价值：为热电厂蒸汽轮机功率预测提供了一种更准确的方法，有助于提高电力系统的稳定性和效率。

其他有价值的内容

研究还指出，未来可以进一步考虑热电厂系统中其他设备（如循环水泵）对蒸汽轮机功率预测的影响，以进一步提高预测精度。