【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及制氢控制，具体而言，涉及一种电解制氢系统的工艺控制方法及电子设备。
技术介绍
1、随着可再生能源的快速发展，特别是风能和太阳能的广泛应用，利用这些可再生能源进行电解制氢成为了一种重要的能源转换和储存方式。然而，风能和太阳能的间歇性和波动性给电解制氢系统带来了许多挑战。传统的pid控制方法在应对这些波动时存在响应速度慢、控制精度低的问题，导致制氢系统的负荷范围窄、功率调节速率慢，无法及时跟随风光功率的变化，从而影响系统的安全性和效率。
2、近年来，模型预测控制(mpc)被引入到电解制氢系统中，以提高控制的速度和准确性。然而，mpc的性能高度依赖于物理模型的建立，需要大量的实验数据进行人工拟合，这不仅耗时费力，而且在实际应用中难以适应复杂多变的工况。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种电解制氢系统的工艺控制方法及电子设备，以至少解决由于现有控制方法在应对可再生能源波动时的响应速度慢造成的控制精度低的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种电解制氢系统的工艺控制方法，包括：获取工况信息，工况信息用于确定电解制氢系统当前的工作状态，工况信息包括电解制氢系统内目标部件的状态参数；基于工况信息作为模型输入，利用工艺调节模型进行生成控制信息，其中，工艺调节模型基于选定的强化学习算法训练得到，控制信息用于表征对目标部件的运行参数进行调节的最优控制策略；基于控制信息调节目标
3、进一步地，获取工况信息包括：获取目标部件的温度信息、压力信息、电流信息、电压信息中的至少一个。
4、进一步地，工艺调节模型的训练包括：基于强化学习算法建立初始模型；获取目标训练集，目标训练集包括如下至少之一：电解制氢系统的历史运行数据、预设的仿真训练数据；基于目标训练集对初始模型进行训练，得到工艺调节模型。
5、进一步地，在基于控制信息调节目标部件的运行参数之后，方法包括：确定工艺调节模型的奖励函数；基于奖励函数对工艺调节模型的参数进行调节。
6、进一步地，确定工艺调节模型的奖励函数，包括：确定电解制氢系统的运行目标，其中，运行目标包括如下至少之一：氢气产量最大、系统能耗最小；基于运行目标确定奖励函数中的正奖励子函数。
7、进一步地，确定工艺调节模型的奖励函数，包括：确定电解制氢系统的状态不良条件，其中，状态不良条件包括如下至少之一：目标部件的温度超过安全值、目标部件的电参数超过限值、氢气产量小于设定值；基于状态不良条件确定奖励函数中的负奖励子函数。
8、进一步地，基于强化学习算法建立初始模型，包括：基于深度q算法或策略梯度算法建立初始模型。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行本专利技术各个实施例中的方法。
10、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本专利技术各个实施例中的方法。
11、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术各个实施例中的方法。
12、在本专利技术实施例中，采用基于强化学习动态调整控制策略的方式，通过基于强化学习算法训练得到的工艺调节模型能够根据实时的工况信息生成控制信息，达到了对电解制氢系统目标部件的运行参数进行精确、动态调节的目的，从而实现了提升系统响应速度、控制精度以及适应复杂多变工况的技术效果，进而解决了由于现有控制方法在应对可再生能源波动时的响应速度慢造成的控制精度低的技术问题。
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1.一种电解制氢系统的工艺控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，获取工况信息包括：
3.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，所述工艺调节模型的训练包括：
4.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，在基于所述控制信息调节所述目标部件的所述运行参数之后，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的工艺控制方法，其特征在于，确定所述工艺调节模型的奖励函数，包括：
6.根据权利要求4所述的工艺控制方法，其特征在于，确定所述工艺调节模型的奖励函数，包括：
7.根据权利要求3所述的工艺控制方法，其特征在于，基于所述强化学习算法建立初始模型，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在所述可执行程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序在被
...【技术特征摘要】
1.一种电解制氢系统的工艺控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，获取工况信息包括：
3.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，所述工艺调节模型的训练包括：
4.根据权利要求1所述的工艺控制方法，其特征在于，在基于所述控制信息调节所述目标部件的所述运行参数之后，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的工艺控制方法，其特征在于，确定所述工艺调节模型的奖励函数，包括：
6.根据权利要求4所述的工艺控制方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王韬，王金意，吴展，杨冠军，巩玉栋，郭海礁，王伟，王鹏杰，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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