面向燃机发电过程的多尺度自监督表征与多速率建模方法

作     者：沈晓兵 黄路遥 滕昊真 朱君 吴宇伦 陈佳威 赵春晖 

作者机构：浙江大学控制科学与工程学院 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金杰出青年基金(62125306) NSFC-浙江两化融合联合基金(U1709211) 

主　　题：燃气轮机 多速率系统 自监督学习 时序对齐 

摘      要：针对燃机发电机组运行过程中的关键参数进行估计和预测能够为燃机稳定运行提供重要指导。现有方法忽略了实际时序数据采集中普遍存在多种采样速率问题，并且尚未考虑监督学习下模型训练存在缺少充足样本标签的限制。针对上述问题，提出了一种面向燃机发电过程的多尺度自监督表征与多速率建模方法。首先，提出了基于概率掩码的自监督表征学习方法，其中设计了分段掩码方案和速率感知位置编码方法，从而精细刻画多速率系统的多尺度动态特性。在自监督预训练过程中，编码器网络能够生成多速率数据的丰富表示，从而缓解后续监督微调的标签稀缺问题。此外，设计了一种时间对齐机制，通过特征块划分和块级卷积来细化动态预测建模中的特征表示，可以在保留原始时序信息的前提下综合全局特征。在实际的工业燃气轮机的参数估计案例中，所提方法相较于现有方法拥有更高的预测精度，具有较强的工程实践意义。