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单元机组负荷控制的DRNN解耦方法仿真研究
随着能源管理和节能技术的不断发展，单元机组的负荷控制越来越被广泛应用于实践中。针对单元机组相互耦合的情况，本文提出一种基于DRNN（DecoupledRecurrentNeuralNetwork）的解耦方法，并进行仿真研究。
一、DRNN的基本原理
DRNN是一种时间递归神经网络结构，由于其具有一定的解耦性质，适用于相互耦合的系统建模。DRNN保存了与时间序列相关的信息，可以预测未来的状态。
二、DRNN在单元机组中的应用
在单元机组中，多个机组之间可能存在相互影响和相互耦合的情况，而采用传统的控制方法进行负荷控制时，难以考虑不同机组之间的相互关系，可能会导致系统不稳定。因此，我们可以采用DRNN来解耦单元机组之间的相互影响，实现更好的负荷控制。
具体地，我们将每个机组的状态作为DRNN的输入，通过训练DRNN模型得到每个机组的输出，输出可以作为该机组的负荷控制参考量。在训练DRNN模型时，我们需要考虑每个机组的历史状态和相邻机组的状态，以更好地反映单元机组之间的相互关系。
三、仿真研究
我们仿真了一个由两个机组组成的系统，采用了DRNN解耦方法进行负荷控制。仿真结果表明，采用DRNN解耦方法比传统的方法能够实现更好的负荷控制效果，同时提高了系统的稳定性。
具体地，仿真中我们构建了一个基于DRNN的控制器，通过输入每个机组的状态和相邻机组的状态，进行分别控制每个机组的负荷。仿真结果表明，采用DRNN解耦方法进行负荷控制时，系统能够更好地适应变化的负荷，同时实现了单元机组之间的解耦控制，避免了不同机组之间的相互干扰。
四、小结
本文提出了一种基于DRNN的单元机组解耦方法，通过训练DRNN模型实现了不同机组之间的解耦控制，从而实现了更好的负荷控制效果。仿真研究显示，采用DRNN解耦方法可以提高系统的稳定性和适应性，具有一定的应用价值。