基于深度神经网络的火电厂水冷壁结焦预警

水冷壁结焦现象一直普遍存在于依赖燃煤锅炉的火电厂,焦层会影响热传导,可能引起水冷壁管超温爆漏,造成经济损失和人员伤亡,因此,实现对水冷壁结焦的预警是非常重要的。鉴于此,基于真实水冷壁故障数据,使用深度神经网络进行水冷壁结焦状态预测模型的建模。最终,模型在测试集上的MAE小于0.061,MSE小于0.006 9,在合理的报警阈值内,模型可以提前12 min进行预警。实验结果表明,基于数据驱动的预测模型可以在水冷壁结焦预警问题中发挥很好的作用。