摘要：火电厂主蒸汽温度能否稳定控制，直接关乎机组运行的安全性与高效性。然而，传统控制方法在处理复杂工况以及强非线性特性时，暴露出明显的局限性。鉴于此，本文着重开展基于深度强化学习的火电厂主蒸汽温度智能控制策略研究。先剖析了主蒸汽温度控制的特点及面临的挑战，并论述了深度强化学习的基本原理与在控制领域的适配性。随后，详细阐述了所提出的智能控制策略架构，涵盖深度神经网络的精巧设计、强化学习算法的合理选择与针对性改进。此策略借助深度神经网络的特征提取优势，融合强化学习的自主决策与优化能力，达成主蒸汽温度的智能精准控制。

关键词：深度强化学习；火电厂；主蒸汽温度；智能控制策略

火电厂作为能源生产的重要基地，其运行的安全性与稳定性直接关系到电力供应的可靠性。主蒸汽温度是火电厂运行中的关键参数之一，它不仅影响机组的热效率，还对设备的安全运行有着重要影响。精确控制主蒸汽温度在合理范围内，能够提高机组的热经济性，降低能源消耗，同时减少设备因温度过高或过低而产生的热应力，延长设备使用寿命。传统的火电厂主蒸汽温度控制方法，如 PID 控制，在面对复杂多变的工况以及主蒸汽温度系统强非线性、大滞后等特性时，难以实现理想的控制效果。随着人工智能技术的快速发展，深度强化学习作为一种融合了深度学习与强化学习优势的技术，在复杂系统控制领域展现出巨大的潜力。将其应用于火电厂主蒸汽温度控制，有望突破传统方法的局限，实现更智能、高效的控制。

二、火电厂主蒸汽温度控制特点与挑战

（一）控制特点

火电厂主蒸汽温度系统具有复杂的动态特性。其受到多种因素的影响，包括锅炉燃烧工况、给水流量、蒸汽流量、减温水流量等。这些因素之间相互关联、相互影响，使得主蒸汽温度的变化呈现出非线性、时变性和大滞后的特点。例如，当锅炉燃烧强度发生变化时，主蒸汽温度不会立即做出响应，而是经过一段时间的延迟后才会逐渐改变，且变化幅度与燃烧强度的改变并非简单的线性关系。

（二）控制挑战

由于主蒸汽温度系统的复杂性，传统控制方法面临诸多挑战。PID 控制作为一种经典的控制方法，虽然结构简单、易于实现，但在处理非线性和大滞后系统时，其控制参数的整定困难，且难以适应工况的大幅变化。当系统参数发生变化或存在外部干扰时，PID 控制器的性能会显著下降，导致主蒸汽温度波动较大，无法满足机组安全、高效运行的要求。

二、深度强化学习原理及其在控制领域的适用性

（一）深度强化学习原理

深度强化学习是深度学习与强化学习的有机结合。深度学习通过构建深度神经网络，能够自动从大量数据中学习到高层次的特征表示，具有强大的特征提取和模式识别能力。 则是一种通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 最优策略的方法 本在 执行动作，观察环境状态的变化，并根据获得的奖励调整自身的策略，以最大化长期累积奖励。在深 ，深度神经网络用于近似表示价值函数或策略函数。通过不断地与环境交互，利用反向传播算法 网络的参数，使得智能体能够逐渐学习到在不同状态下采取最优动作的策略。

（二）在控制领域的适用性

深度强化学习在控制领域具有显著的适用性。对于复杂的非线性系统，传统控制方法往往需要精确的系统模型，而深度强化学习不需要预先知道系统的精确模型，它通过与环境的交互来学习控制策略，能够适应系统的不确定性和复杂性。在火电厂主蒸汽温度控制中，深度强化学习可以利用深度神经网络提取主蒸汽温度系统的高层次特征，结合强化学习的自主决策能力，根据不同的工况和系统状态自动调整控制策略，实现对主蒸汽温度的精确控制。

三、基于深度强化学习的火电厂主蒸汽温度智能控制策略架构

（一）深度神经网络设计

为了实现对主蒸汽温度系统状态的准确感知和特征提取，设计了一个合适的深度神经网络。该网络采用多层感知机结构，包括输入层、多个隐藏层和输出层。输入层接收与主蒸汽温度相关的各种状态信息，如锅炉燃烧参数、给水流量、蒸汽流量、减温水流量以及主蒸汽温度的当前值和历史值等。隐藏层通过非线性激活函数对输入数据进行特征提取和转换，逐步学习到数据中的高层次特征[1]。输出层则输出智能体在当前状态下应采取的控制动作，如减温水流量的调整量。

（二）强化学习算法选择与改进

选择合适的强化学习算法是实现智能控制的关键。本文采用深度Q 网络（DQN）算法作为基础，并对其进行改进以提高控制性能。DQN 算法结合了深度神经网络和Q 学习算法，通过神经网络近似表示Q 函数，能够处理高维状态空间的问题[2]。为了解决DQN 算法中存在的过估计问题，采用双 DQN（Double DQN）算法。Double DQN通过将目标 Q 值的计算与动作选择解耦，使用两个不同的神经网络分别进行动作选择和目标 Q 值计算，从而减少了Q 值的过估计，提高了学习的稳定性和收敛性。

（三）智能控制策略实现流程

在起始阶段，对深度神经网络以及强化学习算法的各项参数进行初始化设定，为后续学习与控制奠定基础。随后，智能体开始运作，它会依据主蒸汽温度系统当下的实际状态，借助深度神经网络强大的信息处理与决策能力，精准挑选出一个合适的控制动作并予以执行。动作执行后，密切观察环境状态随之产生的变化，同时获取对应的奖励信号。奖励信号依据主蒸汽温度的控制目标精心设计，若主蒸汽温度趋近设定值，便给予正向奖励激励；反之则给予负向反馈[3]。之后，把当前状态、执行的动作、新产生的状态以及奖励信号一并存储至经验回放缓冲区。训练时，从中随机抽取一批数据，用于更新神经网络参数，通过持续迭代优化，让智能体逐步掌握最优的控制策略。

四、结论

本文研究了基于深度强化学习的火电厂主蒸汽温度智能控制策略。通过分析火电厂主蒸汽温度控制的特点与挑战，阐述了深度强化学习的原理及其在控制领域的适用性。设计了基于深度神经网络和改进的 DQN 算法的智能控制策略架构，并介绍了其实现流程。该智能控制策略具有自适应、精确控制等优势，但也存在训练时间长、可靠性和安全性验证等潜在问题。未来的研究可以进一步优化算法，提高训练效率，加强对智能控制策略可靠性和安全性的研究，推动其在火电厂主蒸汽温度控制中的实际应用。

参考文献

[1]金涛,王玺. 智能控制在火电厂自动控制中的运用研究 [J]. 自动化应用, 2019, (04): 133+136.

[2]赵伟杰. 火电厂锅炉主蒸汽温度智能控制的研究[D]. 华北理工大学, 2015.

[3]陈亮. 火电厂主蒸汽温度控制策略的研究[D]. 新疆大学, 2013.