ISAE方法：循环冷却水系统工艺介质温度预测控制

"该文提出了一种基于改进堆叠自动编码器(ISAE)的循环冷却水系统工艺介质温度预测控制方法，旨在解决冷却资源浪费的问题，提高能源利用率。通过运用深度学习技术，尤其是ISAE模型，对工业现场数据进行处理和预测，以更准确地匹配冷却需求与供给。在实际化工厂数据上进行测试，ISAE方法的预测精度和泛化能力优于传统浅层神经网络和未改进的堆叠自动编码器(SAE)。" 在循环冷却水系统中，工艺介质温度的精确预测对于优化能源使用和降低运营成本至关重要。传统的控制方法往往无法有效地应对复杂的动态变化，而深度学习技术的引入，特别是改进的堆叠自动编码器(ISAE)，为这个问题提供了一种新的解决方案。ISAE是一种无监督学习的深度学习模型，它通过堆叠多个自动编码器来构建深层神经网络结构。自动编码器本身用于从原始数据中学习有效的特征表示，而堆叠多个自动编码器则可以进一步提取更高层次的抽象特征，以提高预测性能。 ISAE的训练过程包括两阶段：逐层贪婪无监督预训练和参数微调。在预训练阶段，每个单独的自动编码器被训练以尽可能地重构输入数据，从而学习数据的基本结构。然后，在参数微调阶段，整个网络的参数通过RMSProp优化算法进行调整，这是一种适应性学习率方法，能够有效地避免网络陷入局部最优，提高模型的全局优化性能。 论文对比了ISAE与其他方法，如浅层神经网络和未改进的SAE，结果显示ISAE在预测工艺介质温度上的平均百分比误差显著降低，仅为0.85%，显示出更高的预测准确性。此外，ISAE在处理新数据时的泛化能力也得到了提升，这意味着模型能够更好地适应和预测未来可能出现的变化，这对于实时控制循环冷却水系统的冷却供给量以匹配工艺介质冷却需求量至关重要。 基于ISAE的工艺介质温度预测控制方法是循环冷却水系统节能控制的一种创新手段，能够有效减少冷却资源的浪费，提高系统的能源效率。这一方法不仅适用于化工行业，其深度学习和数据驱动的思路也为其他领域的过程控制和资源优化提供了借鉴。