[發明專利]一種基于組合時序預測的NOx廢氣濃度預測方法

有效

• 申請號: 202210071697.6
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114444295B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 張明;甘雨;張儒;謝新民
• 申請（專利權）人: 南京天洑軟件有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F113/08
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 沈鑫

1.一種基于組合時序預測的NOx廢氣濃度預測方法，其特征在于，包括：

采集原始NOx廢氣濃度信號，并對其進行預處理，即以60s為采樣周期，采集原始NOx廢氣濃度信號，并對原始NOx廢氣濃度信號進行預處理，即進行數據清洗和平滑操作，生成時序數據集A：

{c₁,c₂,c₃...c_n}

其中，c表示NOx廢氣濃度，n表示時間序列長度；

對m個特征參數進行采樣和預處理，構建時序特征序列，并對所述時序特征序列進行歸一化處理，生成時序數據集B；

其中，所述時序數據集B包括：

其中，f表示特征參數包括鍋爐不同位置的一、二次風流量，不同位置處煙氣的氧氣含量、二氧化硫含量及溫度傳感器信息參數；

結合時序數據集A和時序數據集B，并利用滑動窗口構建時序相關序列數據組；

從單步預測算法庫和多步預測算法庫中選擇p種算法，建立k個p層的組合預測方案，分別對所述時序相關序列數據組進行中短期的NOx廢氣濃度預測；

其中，所述p層的組合預測方案是指p種算法通過串聯方式連接的算法組合，利用p層的組合預測方案分別對時序相關序列數據組{Δ₁y_i，Δ₂y_i，...Δ_jy_i...，Δ_py_i}進行預測，獲得每一層的預測結果其中Δ_jy_i和為第j層算法中第i個樣本輸出的實際值和預測值，如下式：

將每一層的預測結果進行疊加，得到預測結果

其中，M_j表示第j層的算法；

利用PR2指標對預測結果進行評價，根據評價結果從k個p層的組合預測方案中選取最優預測方案，利用最優預測方案對NOx廢氣濃度進行預測。

2.如權利要求1所述的基于組合時序預測的NOx廢氣濃度預測方法，其特征在于，構建時序相關序列數據組包括：

設定滑動窗口中觀測視界長度為5，預測視界長度為1，那么時序相關序列數據組的樣本個數為n-5，每個樣本的長度為5m+6；

其中，第一個樣本的形式如下：

[c₁?c₂...c₅?f_1,1f_1,2...f_1,5...f_m,1...f_m,5c₆]

式中，前5m個數據為樣本輸入，最后1個數據為樣本輸出；

將n-5個樣本進行組合，構成時序相關序列數據組的樣本輸出y：

{y₁,y₂,y₃...y_N}＝{c₆,c₇,c₈...c_n}，N＝n-5。

3.如權利要求1所述的基于組合時序預測的NOx廢氣濃度預測方法，其特征在于，單步預測算法庫包括a種線性時序統計算法、b種非線性時序統計算法和c種外因統計回歸分析算法。

4.如權利要求3所述的基于組合時序預測的NOx廢氣濃度預測方法，其特征在于，多步預測算法庫包括4種多步預測策略，每種多步預測策略都包含了c種回歸算法；

所述4種多步預測策略為：直接策略、遞歸策略、直接遞歸策略和多輸入多輸出策略。