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文档简介
一种基于多算法优化的机组配置调整方法本发明公开了一种基于多算法优化的机组在寻优空间内获取最优参数组合；调整机组配2行状态划分为不同的工况类别；步骤S3：构建机组运行知识图谱，并通过相似性度量策况参数与知识图谱中节点进行相似性度量，综合评估实时工况与历史最优工况的相似度;3;若历史最优工况的标识在节点的筛选结果中，则计算实时若历史最优工况的标识不在节点的筛选结果中，则通过比较步骤S3.34中的相似度得2.如权利要求1所述的一种基于多算法优化的机组配置调整方法，其特征在于，所述3.一种基于多算法优化的机组配置调整系统，其用于实现权利要求1_2中任一项所述所述工况识别模块，用于根据预处理后的机组运行数据，将机组运行状所述匹配模块，用于通过相似性度量将实时工况参数与构建的机组4所述混合优化模块，用于加载预训练的机器学习模型，结所述机组调整模块，基于最优参数组合对机组配置进行调整，并实所述实时匹配单元，用于使用相似性度量策略将实时工况参数与知识5[0003]如授权公告号为CN116632931A的专利公开了一种机组涉网控制参数配置方法及机组控制参数协调配置及其对系统整体性能的6[0028]S3.32：将实时采集的机7[0036]若历史最优工况的标识不在节点的筛8[0062]图3为本发明一种基于多算法优化的机组配置调整方法最优参数组合实现流程9；na对应的机组工况参数作为历史最优工况参数，[0125]S3.32：将实时采集的机pi表示维度i上的非线性变换的指数，用于调整不同维度上差异的影响程度，若p;=1时，则差异的影响是线性的，若n,>1时，则较大的差异会被放大，若[0132]若历史最优工况的标识不在节点的筛
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