基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法.pdf
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基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法.pdf
本发明公开了一种基于模型迁移的锅炉宽负荷NOx排放浓度预测方法,包括数值模拟计算中心、基模型训练中心、运行数据通讯接口、基模型迁移及更新机制以及NOx排放预测模型通讯接口;本发明在锅炉主要运行参数的可行域内,以设计煤种为基准,通过离线模拟得到设计煤种下锅炉全工况样本,采用机器学习建立NOx排放预测基模型;考虑锅炉燃用非设计煤种,通过离线模拟得到少量典型工况样本,再采用高斯过程回归将设计煤种基模型迁移到非设计煤种工况,形成适应多煤种变化的基模型库;考虑实际工况与模拟工况的差异,首先根据实际煤质选择基模型,再
基于LSTM的锅炉NOx排放量预测模型的建模方法及装置.pdf
本发明提供了一种基于LSTM(LongShort‑TermMemory,长短期记忆网络)的锅炉NOx排放预测模型的建模方法及装置。本发明通过燃煤电站的历史锅炉运行数据,构建基于LSTM递归神经网络的锅炉NOx排放量预测模型,并利用LSTM递归神经网络的序列依赖问题处理功能,解决了现有的预测燃煤电站锅炉NOx排放的机器学习建模方法所采用的建模数据均为锅炉稳态运行时的数据,忽略了NOx排放的动态特性,导致的在锅炉运行工况频繁变化时,模型的预测精度会大幅下降的技术问题。
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