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基于门控循环单元神经网络的NOx排放量预测

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摘要

电站燃煤锅炉产生的排放是大气NOx污染的主要来源之一，建立有效的NOx排放模型是锅炉燃烧优化降低NOx排放的基础。为充分地挖掘数据源与锅炉NOx排放量的相关性，提出一种基于多层门控循环单元神经网络（GRU）的NOx排放预测模型。首先，利用主成分分析对火电厂高维数据进行处理；然后，将提取的主成分作为GRU网络的输入，得到锅炉NOx排放预测模型。以某660 MW电厂实际运行数据对模型进行了验证，仿真结果表明多层GRU模型具有较高的预测精度和较强的鲁棒性，可以更有效地对火电厂NOx排放量进行预测。

著录项

来源
《控制工程》 |2022年第7期|1204-1209|共6页
作者
杨国田; 刘凯; 王英男;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;电力工业;
关键词
循环神经网络; 深度学习; 门控循环单元; NO; x; 排放预测;

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