国内刊号:23-1176/TK
国际刊号:1001-2060
发布日期:
作者:黄治军
单位:内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司,内蒙古 呼和浩特 010206,
关键词:卷积神经网络;NOx 排放预测;集成经验模态分解;超参数
精准的NOx排放预测模型能够提高SCR系统的脱硝效率,为此本文分析了一维卷积神经网络在NOx预测领域的应用,并提出了一种结合集成经验模态分解和卷积神经网络的NOx排放预测方法。首先,对原始数据进行预处理,并采用互信息法确定输入变量。然后,采用集成经验模态分解算法对NOx数据进行分解处理,降低NOx数据的预测难度。最后,基于一维卷积神经网络构建各分量的预测模型并进行重构,得到最终的NOx预测结果。基于某电厂的实际运行数据进行实验,实验结果表明,所提出模型预测结果的平均绝对百分比误差为3.34%。一维卷积神经网络的超参数实验说明了Adam优化方法和合适的输入步长有利于模型的训练,但是dropout正则化不利于模型的性能提升
来源:2022年第10期
《热能动力工程》期刊编辑部