【摘 要】
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目前,火力发电仍是电力产业的主力。火电控制系统辨识通过对机组历史运行的时序数据进行建模,高效管理机组运行,提高发电效率。随着现代控制理论的发展,深度学习因其具有强大的非线性建模能力被引入到系统辨识中,其中,循环神经网络（Recurrent Neural Networks,RNNs）及其变体具有较强的时序关系处理能力,进而逐步被火电控制领域使用。但火电控制过程中产生的数据连续性强、复杂度高,RNNs
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目前,火力发电仍是电力产业的主力。火电控制系统辨识通过对机组历史运行的时序数据进行建模,高效管理机组运行,提高发电效率。随着现代控制理论的发展,深度学习因其具有强大的非线性建模能力被引入到系统辨识中,其中,循环神经网络（Recurrent Neural Networks,RNNs）及其变体具有较强的时序关系处理能力,进而逐步被火电控制领域使用。但火电控制过程中产生的数据连续性强、复杂度高,RNNs模型行为与实际控制过程难以建立语义关联,研究人员不能直观地进行模型的调试、优化和语义上的分析。本文将可视分析方法引入面向系统辨识的RNNs建模过程中,设计并实现了可视分析系统ia RNNs（interaction analysis of RNNs）。（1）针对模型训练过程中隐藏单元激活值的变化规律,设计了一种评估模型潜能的新指标并形成了激活值覆盖率与概率分布视图,支持用户选择合适的隐藏单元结构及超参数,进而为优化模型结构提供参考。（2）为探索模型对控制参数的响应行为,从时序关系演变和敏感性分析等角度设计了多个可视化视图,定量分析隐藏层对不同控制参数的敏感度,辅助用户理解模型行为。（3）为探索控制参数和模型间的关联模式,基于符号化技术和聚类方法,提出了一种用于探索强时序依赖的实值时间序列与隐藏单元关联关系的可视化新方法,支持用户评估模型对控制参数特征的辨识能力。使用真实火电机组历史数据进行案例分析,证明ia RNNs系统可以有效帮助火电控制领域人员理解模型运行机理和诊断模型缺陷,为模型优化提供指导。本文对实值时间序列RNNs建模过程的可视分析进行了有意义的探索,为深度学习应用于工业控制领域的系统辨识提供了有潜力的支持手段。
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