数学建模社区-数学中国

标题: 基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型 [打印本页]
作者: 雩风三日    时间: 2021-1-5 15:37
标题: 基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型
基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型* e& |- u9 k" Y) u) M- g% v3 F
3 L( ?  [& z- A/ [: M8 H) O
      锅炉协同控制是提高其灵活运行下蒸汽温度平稳的有效手段。以某660 MW 燃煤锅炉为研究对象，利用其历史运行数据，建立基于长短时记忆(LSTM)神经网络的主蒸汽温度、再热蒸汽温度、炉膛出口NOx 质量浓度、炉膛出口CO 质量浓度协同预测模型。模型预测结果表明，该协同预测模型4 个输出的相关系数均大于0.94，模型综合预测效果良好，且有较好的泛化能力。为锅炉蒸汽温度、NOx、炉效协同优化控制提供了依据。0 x4 Y$ w0 S% k7 l6 y
& Z: S/ U2 j* g/ B
［关键词］燃煤锅炉；LSTM 神经网络；蒸汽温度；NOx/CO 质量浓度；多参数协同；预测模型
" {; m! n; h! B' ~8 {

基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型_金志远.pdf

1.4 MB, 下载次数: 1, 下载积分: 体力 -2 点



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5