基于LSTM的燃煤锅炉NO_x排放预测研究

论文摘要

采用传统机器学习算法对电站锅炉建模时会有数据特征选择要求和稳态提取要求,为解决这一问题,采用一种长短时记忆(LSTM)递归神经网络对电站锅炉的NO_x排放进行了预测建模研究。模型训练和测试的数据为机组7天左右的历史运行数据,共10 000条,54个维度。结果表明,LSTM具有优秀的预测能力和泛化能力:对于训练集数据,所有样本的相对误差均小于5%,烟道A、B两侧NO_x浓度预测的平均相对误差分别为0.43%和0.44%;对于测试集数据,分别有97.49%和97.22%的样本相对误差小于10%,平均相对误差分别为2.08%和2.51%。同时,研究发现,相对于传统机器学习算法,LSTM对于机组变工况过度状态也有很好的预测能力。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨青

关键词: 递归神经网络,长短时记忆,排放,燃烧优化,电站锅炉

来源: 机电信息 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业

单位: 广东省粤电集团有限公司沙角C电厂

分类号: X773

DOI: 10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2019.05.012

页码: 21-22

总页数: 2

文件大小: 1081K

下载量: 164

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