[發(fā)明專利]一種深度調(diào)峰下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氮氧化物預(yù)測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211420501.6 | 申請日: | 2022-11-10 |
| 公開(公告)號: | CN115881240A | 公開(公告)日: | 2023-03-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 章雅楠;趙銳;王哲焜;高春雨;莫日格吉勒圖;張文景;李健;朱邦那;肖寒;殷東 | 申請(專利權(quán))人: | 中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司華北電力試驗(yàn)研究院;中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司;天津大唐國際盤山發(fā)電有限責(zé)任公司 |
| 主分類號: | G16C20/30 | 分類號: | G16C20/30;G16C20/70;G06F18/23;G06N3/084;G06N3/044 |
| 代理公司: | 北京中南長風(fēng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11674 | 代理人: | 李青 |
| 地址: | 100040 北京市石景*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 深度 調(diào)峰下 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 氧化物 預(yù)測 方法 | ||
1.一種深度調(diào)峰下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氮氧化物預(yù)測方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟S1:獲取電廠實(shí)際運(yùn)行的相關(guān)數(shù)據(jù)信息,對所述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;
步驟S2:利用聚類模型對數(shù)據(jù)建模,對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測鑒別,篩選樣本數(shù)據(jù)中不符合預(yù)設(shè)條件的樣本,標(biāo)記不良樣本數(shù)據(jù);
步驟S3:根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的神經(jīng)元,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,利用篩選后的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練;
步驟S4:利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對入口氮氧化物進(jìn)行預(yù)測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的深度調(diào)峰下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氮氧化物預(yù)測方法,其特征在于,所述步驟S1包括:
從脫硝系統(tǒng)共獲取一段時(shí)間的原始數(shù)據(jù)樣本,每組樣本相關(guān)數(shù)據(jù)信息包括電廠運(yùn)行過程中的產(chǎn)生的一次風(fēng)總風(fēng)量、總煤量、總風(fēng)量、實(shí)際功率、一號送風(fēng)機(jī)風(fēng)量、二號送風(fēng)機(jī)風(fēng)量參數(shù),將以上六組數(shù)據(jù)作為特征參數(shù),A側(cè)入口氮氧化物濃度和B側(cè)入口氮氧化物濃度作為輸出參數(shù);
將所述數(shù)據(jù)按照發(fā)生時(shí)間排序,時(shí)間間隔為5秒為一組數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,計(jì)算公式如下:
其中,x為數(shù)據(jù)歸一化前的初始值,xmin為所述數(shù)據(jù)中的最小值,xmax為所述數(shù)據(jù)中的最大值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的深度調(diào)峰下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氮氧化物預(yù)測方法,其特征在于,所述步驟S2包括:
建立AP聚類模型,對所述數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,將符合要求的數(shù)據(jù)聚類群作為滿足預(yù)設(shè)條件的樣本,不符合要求的數(shù)據(jù)聚類群作為不良樣本集,進(jìn)行剔除,包括:
對輸入樣本數(shù)據(jù)集x=x(n×k)=(x1,x2,……xn)T,進(jìn)行算法初始化,計(jì)算初始的相似度矩陣;
設(shè)定初始參考度值P和迭代次數(shù)M,其中:
P=P(n×1)=(P1,P2,……,Pn)T
P=P(i)稱為xi的參考度,是指將xi作為聚類中心的可靠度,設(shè)定為參考度為相似度中值;
計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的吸引度值:
rij表示數(shù)據(jù)對象xj適合作為數(shù)據(jù)對象xi聚類中心的程度,aij表示數(shù)據(jù)對象xi適合作為數(shù)據(jù)對象xj作為聚類中心的適合程度;
計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的歸屬度值aij,其中:
/
更新吸引度rij和歸屬度aij
如果迭代次數(shù)小于M,或當(dāng)聚類中心在若干次迭代中不再發(fā)生變化時(shí)終止計(jì)算,確定類中心及其各類的樣本點(diǎn),否則返回計(jì)算吸引度,重新進(jìn)行循環(huán)計(jì)算。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司華北電力試驗(yàn)研究院;中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司;天津大唐國際盤山發(fā)電有限責(zé)任公司,未經(jīng)中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司華北電力試驗(yàn)研究院;中國大唐集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究總院有限公司;天津大唐國際盤山發(fā)電有限責(zé)任公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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