| 基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型 |
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| 引用本文： | 金志远,李胜男,谭 鹏,严杏初,刘宇浓,张 成,陈 刚.基于长短时记忆神经网络的锅炉多参数协同预测模型[J].热力发电,2021,50(5):120-126. |
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| 作者姓名： | 金志远 李胜男 谭 鹏 严杏初 刘宇浓 张 成 陈 刚 |
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| 作者单位： | 1.华中科技大学能源与动力工程学院煤燃烧国家重点实验室，湖北 武汉 430074；2.广东省能源集团有限公司沙角C电厂，广东 东莞 523900 |
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| 摘 要： | 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。该模型为锅炉蒸汽温度、NOx、炉效协同优化控制提供了依据。
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| 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 |
Multi-parameter collaborative prediction model of boilers based on long-short-term memory neural network |
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| JIN Zhiyuan,LI Shengnan,TAN Peng,YAN Xingchu,LIU Yunong,ZHANG Cheng,CHEN Gang.Multi-parameter collaborative prediction model of boilers based on long-short-term memory neural network[J].Thermal Power Generation,2021,50(5):120-126. |
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| Authors: | JIN Zhiyuan LI Shengnan TAN Peng YAN Xingchu LIU Yunong ZHANG Cheng CHEN Gang |
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| Affiliation: | 1. State Key Laboratory of Coal Combustion, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;2. Shajiao C Power Plant of Guangdong Energy Group Co., Ltd., Dongguan 523900, China |
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