Интеллектуальное управление ТЭЦ на основе многокритериальной оптимизации и модели предсказания
На данных измерений нескольких котлоагрегатов ТЭЦ протестирован метод MCO-MPC с нейросетевым прогнозированием, многокритериальной оптимизацией NSGA-II и выбором управляющих решений по границе Парето.
Модель позволила осуществлять многокритериальное управление на основе прогнозирования и находить компромисс между производительностью и эффективностью работы ТЭЦ; количественный эффект не раскрыт.