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基于LSTM的锅炉NOx排放量预测模型的建模方法及装置[发明专利]

专利名称：基于LSTM的锅炉NOx排放量预测模型的建模方法及装置

专利类型：发明专利

发明人：湛志钢，温智勇，邓剑华，刘亚明，徐齐胜，胡康涛，张良波，王佐东

申请号：CN201811026148.7

申请日：20180904

公开号：CN109165789B

公开日：

20220621

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提供了一种基于LSTM(LongShort‑TermMemory，长短期记忆网络)的锅炉NOx 排放预测模型的建模方法及装置。本发明通过燃煤电站的历史锅炉运行数据，构建基于LSTM递归神经网络的锅炉NOx排放量预测模型，并利用LSTM递归神经网络的序列依赖问题处理功能，解决了现有的预测燃煤电站锅炉NOx排放的机器学习建模方法所采用的建模数据均为锅炉稳态运行时的数据，忽略了NOx排放的动态特性，导致的在锅炉运行工况频繁变化时，模型的预测精度会大幅下降的技术问题。

申请人：南方电网电力科技股份有限公司

地址：510000 广东省广州市越秀区西华路捶帽新街1-3号华业大厦附楼501-503室

国籍：CN

代理机构：北京集佳知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-22 04:38:01，感谢您对本站的认可！

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