一种基于实时测量数据的氧量预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111419192.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114187976A | 公开（公告）日 | 2022-03-15 |
| 申请公布号 | CN114187976A | 申请公布日 | 2022-03-15 |
| 分类号 | G16C20/20（2019.01）I;G16C20/70（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 徐西俊;李明堂;程孝峰;李永涛;孙亚伟;张蓬亮;韩刚;王丹秋;李雪冰 | 申请（专利权）人 | 国家能源蓬莱发电有限公司 |
| 代理机构 | 南京天华专利代理有限责任公司 | 代理人 | 许轲 |
| 地址 | 264000山东省烟台市蓬莱区北沟镇 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于实时测量数据的氧量预测方法，其包括步骤为：（1）在烟道原位氧量测点后加装网格多点氧量测量装置；（2）收集电站锅炉运行的数据；（3）抽取一部分数据作为人工神经网络的训练样本，剩余的数据作为验证样本；（4）设预测时间提前量为t0，并以多个不同t时刻的机组负荷、总给煤量、总风量、烟气流量样本数据为输入，t+t0时刻的网格多点氧量样本数据为预测输出进行训练；（5）对训练好的人工神经网络通过验证样本测试；（6）将验证后的人工神经网络作为氧量补偿预测模型嵌入到测量系统中，负责氧量预测。本发明既有实际氧量硬测量的准确性，又有软测量预测的优点，可以更好地满足送风自动中氧量副调的需求。 |
