一种基于多模型融合的电厂锅炉软测量方法及系统

    公开(公告)号:CN117473443A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311664891.6

    申请日:2023-12-06

    摘要: 本申请公开了一种基于多模型融合的电厂锅炉软测量方法及系统,涉及涉及数据处理技术领域,通过从电厂PI数据库系统获取与电厂锅炉运行相关的热工参数数据,并对热工参数数据进行离群点筛除和标准化处理;将处理后得数据分别输入预先训练好的锅炉一次风量预测模型、锅炉飞灰含碳量预测模型以及锅炉烟气含氧量预测模型对锅炉一次风量、锅炉飞灰含碳量和锅炉烟气含氧量进行精确预测,其中,锅炉一次风量预测模型是通过MDD算法对GRU神经网络进行优化后得到的,锅炉飞灰含碳量预测模型是VMD算法对BP神经网络进行优化后得到的;锅炉烟气含氧量预测模型是GA算法对CNN神经网络进行优化后得到的。

    飞灰含碳量预测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN112530526A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011428780.1

    申请日:2020-12-09

    IPC分类号: G16C20/20 G16C20/70 G06K9/62

    摘要: 本发明实施例公开了飞灰含碳量预测方法、装置和电子设备,该方法包括:根据测点表获取飞灰含碳量及影响飞灰含碳量的辅助变量的历史数据,并对历史数据进行数据清洗和归一化处理;对进行数据清洗和归一化处理后的历史数据进行降维,并分割降维后的数据生成训练样本和测试样本;根据训练样本、预设的核函数和预设的支持向量机的超参数得到支持向量机回归模型;根据进行数据清洗和归一化处理的历史数据生成记忆矩阵,根据记忆矩阵生成非线性状态估计模型;获取分散控制系统的辅助变量测量值,将分散控制系统的辅助变量测量值依次通过支持向量机预测模型和非线性状态估计模型得到飞灰含碳量预测值。本发明的飞灰含碳量预测准确性高,健壮性强。