СПОСОБ КОМПЬЮТЕРНОЙ ГЕНЕРАЦИИ УПРАВЛЯЕМОЙ ДАННЫМИ МОДЕЛИ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ, В ЧАСТНОСТИ ГАЗОВОЙ ТУРБИНЫ ИЛИ ВЕТРОГЕНЕРАТОРА

1. Способ компьютерной генерации управляемой данными модели (NM) технической системы, в частности газовой турбины или ветрогенератора, для решения задач автоматизированного контроля, и/или прогнозирования, и/или регулирования, причем управляемую данными модель генерируют на основе тренировочных данных, включающих в себя большое число наборов данных, которые представляют соответственно несколько эксплуатационных параметров технической системы, при котором:
- для определенного числа этапов итерации посредством наборов данных из тренировочных данных (TD) обучают соответственно управляемую данными модель (NM) и оценщик плотности (DE), причем оценщик плотности (DE) выдает для наборов. данных из тренировочных данных соответственно доверительный уровень (СМ), который тем выше, чем больше схожесть соответствующего набора данных с другими наборами данных из тренировочных данных (TD), и причем посредством управляемой данными модели (NM) воспроизводят наборы тренировочных данных соответственно с модельной ошибкой (ME),
- посредством оценщика плотности (DE) и управляемой данными модели (NM), обученными на соответствующем этапе итерации, отбирают или взвешивают наборы данных из тренировочных данных (TD) для обучения на следующем этапе итерации, причем наборы данных из тренировочных данных (TD) с низкими доверительными уровнями (СМ) и большими модельными ошибками (ME) отбирают скорее или взвешивают выше.
2. Способ по п.1, при котором в качестве управляемой данными модели (NM) обучают нейронную сеть, в частности рекуррентную нейронную сеть.
3. Способ по п.1 или 2, при котором эксплуатационные параметры технической системы включают в себя одну или несколько следующих измеряемых величин газовой турбины:
- температуру окружающего пространства, в котором эксплуатируют газовую турбину,
- влажность воздуха окружающего пространства, в котором эксплуатируют газовую турбину;
- давление воздуха в окружающем пространстве, в котором эксплуатируют газовую турбину;
- мощность газовой турбины, в частности процентное значение мощности;
- качество топлива газовой турбины;
- выброс газовой турбиной токсичных веществ, в частности выброс оксидов азота и/или моноксида углерода;
- температуру отходящих газов газовой турбины;
- динамику сгорания в газовой турбине.
4. Способ по п.1 или 2, при котором эксплуатационные параметры технической системы включают в себя один или несколько следующих управляющих переменных газовой турбины:
- положение одной или нескольких направляющих лопаток газовой турбины;
- количество подаваемого в газовую турбину газа;
- заданное значение температуры отходящих газов газовой турбины.
5. Способ по п.1 или 2, при котором эксплуатационные параметры технической системы включают в себя одну или несколько следующих измеряемых величин ветрогенератора:
- выработанную ветрогенератором электрическую мощность;
- скорость ветра в окружающем пространстве, в котором эксплуатируют ветрогенератор;
- частоту вращения ветрогенератора;
- изгибающие усилия и/или отклонения и/или знакопеременные нагрузки на лопастях ветрогенератора;
- вращение башни ветрогенератора.
6. Способ по п.1 или 2, при котором эксплуатационные параметры технической системы включают в себя один или несколько следующих управляющих переменных ветрогенератора:
- угол установки лопастей ветрогенератора;
- параметрическое поле ветрогенератора, которое представляет взаимосвязь между частотой вращения и выработанной ветрогенератором электрической мощностью.
7. Способ по п.1 или 2, при котором с помощью генерированной, управляемой данными модели (NM) рассчитывают модель управления и/или регулирования работы технической системы на основе одного или нескольких критериев оптимизации, причем модель управления и/или регулирования указывает изменения одной или нескольких управляющих переменных эксплуатационных параметров технической системы в зависимости от одной или нескольких измеряемых величин эксплуатационных параметров технической системы.
8. Способ по п.7, при котором рассчитывают модель управления и/или регулирования газовой турбины, причем критерий/критерии оптимизации включает/включают в себя минимальный выброс, и/или минимальную динамику сгорания, и/или максимально высокий к.п.д., и/или максимально высокую мощность.
9. Способ по п.7, при котором создают модель управления и/или регулирования ветрогенератора, причем критерий/критерии оптимизации включает/включают в себя максимально высокий к.п.д., и/или минимальные изгибающие усилия, и/или отклонения, и/или знакопеременные нагрузки на лопастях ветрогенератора.
10. Способ по п.7, при котором модель управления и/или регулирования выполнена таким образом, что с помощью обученного оценщика плотности (DE) определяют соответствующие доверительные уровни (СМ) наборов данных, возникающих при работе технической системы эксплуатационных параметров, причем ограничивают изменение одной или нескольких управляющих переменных эксплуатационных параметров, и/или прерывают, или не начинают работу связанной с управляемой данными моделью функции и/или технической системы, если соответствующий доверительный уровень ниже заданного порога.
11. Способ по п.1 или 2, при котором с помощью обученной, управляемой данными модели рассчитывают модель контроля, которая в случае, если один или несколько возникающих при работе технической системы эксплуатационных параметров более чем на заданную меру отличаются от соответствующего или соответствующих, воспроизведенных генерированной, управляемой данными моделью эксплуатационных параметров, выдает предупредительный, и/или тревожный сигнал, и/или вызывает автоматическое срабатывание меры безопасности технической системы.
12. Способ по п.11, при котором модель контроля выполнена таким образом, что с помощью обученного оценщика плотности определяют соответствующие доверительные уровни (СМ) наборов данных возникающих при работе технической системы эксплуатационных параметров, причем заданный уровень, на основе которого вырабатывают предупредительный сигнал, настраивают тем выше, чем ниже соответствующий доверительный уровень (СМ).
13. Способ по п.7, при котором модель управления и/или регулирования и/или модель контроля рассчитывают на основе метода обучения с подкреплением, и/или метода модельно-предикативного регулирования, и/или метода оптимизации.
14. Способ по п.7, при котором модель управления и/или регулирования и/или модель контроля обучают на основе нейронной сети, в частности рекуррентной нейронной сети.
15. Способ по п.1 или 2, при котором посредством зависимой от доверительного уровня (СМ) и от модельной ошибки (ME) функции осуществляют отбор или взвешивание наборов данных из тренировочных данных (TD).
16. Способ по п.1 или 2, при котором наборы данных отбирают из тренировочных данных посредством взятия выборок для следующего этапа итерации на основе присвоенных наборам данных вероятностей.
17. Способ по п.1 или 2, при котором наборам данных из тренировочных данных (TD) присваивают веса (w1, w2, …, wN), которые учитывают при обучении оценщика плотности (DE) и управляемой данными модели (NM), причем веса (w1, w2, …, wN) посредством обученных на соответствующем этапе итерации оценщика плотности (DE) и управляемой данными модели (NM) актуализируют таким образом, что наборы данных из тренировочных данных (TD) с низкими доверительными уровнями (СМ) и большими модельными ошибками (ME) приобретают более высокие веса.
18. Способ по п.17, при котором веса (w) представляют вероятности, обрабатываемые оценщиком плотности (DE) и управляемой данными моделью (NM).
19. Способ по п.18, при котором посредством оценщика плотности (DE) и/или управляемой данными модели (NM) наборы данных отбирают из тренировочных данных (TD) для обучения или в рамках обучения на основе вероятностей.
20. Способ по п.1 или 2, при котором его инициализируют с частичным количеством (RD) наборов данных из тренировочных данных (TD), установленным, в частности, случайно, или со всеми наборами данных из тренировочных данных (TD) с начальными весами (w).
21. Способ по п.1 или 2, при котором оценщик плотности (DE) основан на алгоритме «нейронные облака».
22. Способ по п.1 или 2, при котором итерацию завершают тогда, когда, по меньшей мере, одна заданная доля модельных ошибок (ME) наборов данных, отобранных или взвешенных для следующего этапа итерации, лежит ниже заданного порога, и/или когда, по меньшей мере, одна заданная доля доверительных уровней (СМ) наборов данных, отобранных или взвешенных для следующего этапа итерации, лежит выше заданного порога.
23. Способ эксплуатации технической системы, при котором управляемую данными модель генерируют способом по одному из предыдущих пунктов, а затем используют для анализа эксплуатации технической системы и/или для воздействия на нее.
24. Способ по п.23, при котором техническую систему регулируют и/или управляют ею и/или контролируют с помощью модели управления и/или регулирования и/или контроля.