【摘 要】
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为解决传统控制方法在火力发电机组蒸汽温度控制过程中存在的强非线性、大迟延的难题，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络在线估计和粒子群（PSO）滚动优化的预测控制算法。该方法将常规串级控制系统的主回路控制器用预测控制器替代，采用LSTM神经网络建立主蒸汽温度控制系统的过程模型，通过多步预测实现了对复杂非线性系统模型的精确预测。利用PSO算法在线求解主蒸汽温度控制系统的最优预测控制律，避免了传
【基金项目】
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河北省电力有限公司科技项目（TSS2020-19）；
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为解决传统控制方法在火力发电机组蒸汽温度控制过程中存在的强非线性、大迟延的难题，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络在线估计和粒子群（PSO）滚动优化的预测控制算法。该方法将常规串级控制系统的主回路控制器用预测控制器替代，采用LSTM神经网络建立主蒸汽温度控制系统的过程模型，通过多步预测实现了对复杂非线性系统模型的精确预测。利用PSO算法在线求解主蒸汽温度控制系统的最优预测控制律，避免了传统递推方法无法直接求解非线性优化问题。仿真结果表明：与传统主蒸汽温度串级控制策略相比，该控制算法明显改善了控制系统的快速性，抗扰能力较强，对主蒸汽温度这类具有非线性及模型不精确的被控对象有一定的参考价值。
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