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[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

專利信息
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
【權(quán)利要求書】:

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。

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