考虑时延特性优化的燃煤锅炉主蒸汽温度预测模型

构建精确的锅炉主蒸汽温度预测模型有利于提高其控制品质,考虑锅炉运行参数的时延特性对主蒸汽温度的预测精度具有较大影响。使用长短时记忆（LSTM）神经网络算法构建模型预测锅炉主蒸汽温度变化趋势,并针对锅炉运行参数时延特性的问题,提出利用离散粒子群算法实现网络模型输入变量时滞的优化。最后,基于某1 000 MW燃煤锅炉的历史数据,验证时延特性优化后的主蒸汽温度预测模型。预测结果表明,该模型预测均方根误差为0.47 ℃,较传统方法构建的LSTM神经网络模型预测误差降低6%,预测精度更高。