基于注意力机制组合模型的燃煤-煤气混合燃烧电厂NO_(x)排放预测

钱虹; 张俊; 徐邦智

首页> 中文期刊> 《热力发电》 >基于注意力机制组合模型的燃煤-煤气混合燃烧电厂NO_(x)排放预测

基于注意力机制组合模型的燃煤-煤气混合燃烧电厂NO_(x)排放预测

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

针对当前燃煤-煤气锅炉煤气掺烧量不确定情况下对NO_(x)排放量预测不够准确的问题,提出一种基于注意力机制组合在线预测模型。首先,通过最大信息系数法与皮尔逊相关系数法相结合确定模型的特征变量;其次,对线性相关特征变量采用滑动时间窗口在线构建向量自回归模型(VAR),实现多维时序线性相关变量输入下对NO_(x)排放量的预测,而对于非线性相关特征变量通过构建在线循环极限学习机(OR-ELM)模型在线学习非线性相关变量在时序上的关系对NO_(x)排放量进行预测;最后,采用注意力机制对2个预测模型进行动态赋权以实现趋势预测。采用实际运行数据对该模型验证,结果表明,所构建的VAR-OR-ELM组合在线预测模型能够准确预测10 min后的NO_(x)排放量变化趋势,并在不同负荷段对NO_(x)质量浓度进行准确预测;综合预测精度及预测时间,所构建的组合预测模型比其他单一预测模型的预测效果更好。

著录项

来源
《热力发电》 |2023年第8期|137-145|共9页
作者
钱虹; 张俊; 徐邦智;
展开▼
作者单位

上海电力大学自动化工程学院;

上海市电站自动化技术重点实验室;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
最大信息系数; 注意力机制; 组合预测; 在线学习; NO_(x)排放;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于GAN网络的燃煤电厂NO_(x)排放预测 [J] . 张鑫 ,曾磊 ,曾卓 . 能源工程 . 2023,第2期
2. 基于粒子群优化的双向门控循环神经网络燃煤电厂NO_(x)排放预测 [J] . 谢锐彪 ,李新利 ,王英男 . 热力发电 . 2021,第10期
3. 基于AE-LSTM混合神经网络模型的NO_(x)排放预测 [J] . 苏盈盈 ,张气皓 ,罗妤 . 西南师范大学学报:自然科学版 . 2023,第4期
4. 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的NO_(x)排放预测 [J] . 邢红涛 ,郭江龙 ,刘书安 . 电子测量技术 . 2022,第期
5. 基于Rains-Asia模型的西部燃煤电厂SO2污染物排放预测分析 [J] . 任玉珑 ,王昌海 ,唐道鸿 . 科技管理研究 . 2009,第4期
6. 基于粗糙集组合预测模型的中国CO2排放预测研究 [C] . Zhou Jianguo ,周建国 ,Zhang Xigang . 2013全国土地资源开发利用与生态文明建设学术研讨会 . 2013
7. 燃煤电厂二氧化碳配额核算方法分析及其排放量预测模型 [A] . 孟欣欣 . 2016

基于注意力机制组合模型的燃煤-煤气混合燃烧电厂NO_(x)排放预测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅