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기록
一种基于LSTM的SO浓度预测方法及装置
발명유효
10청구항 · 5 독립항
§ Ⅰ
개요
발명자
王安元; 蔡文博; 黄凯; 侯依林; 魏星; 达朝伟; 刘海培; 刘骁纬; 岳佳全; 孙军利; 解少力; 王小成; 王琰科; 邱华; 梅增荣; 游必超; 周尧冲; 梁正川; 王冬瑞; 李宝根; 李宁; 隆波; 施金汉; 刘志刚; 刘明; 程涛; 刘承让; 傅晨云; 雷犁兵; 王小辉; 满海明; 李洪生; 李镇东
IPC 분류
G16C 20/10 (2019.01)G16C 20/70 (2019.01)G06F 18/27 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06F 123/02 (2023.01)
本申请提出一种基于LSTM的浓度预测系统及方法，涉及火电机组脱硫系统浓度预测技术领域，其中，包括：获取火电机组脱硫系统运行过程中的多类时序运行参数；对所述多类时序运行参数进行卷积操作和池化处理，提取低复杂度的序列特征矩阵；将所述序列特征矩阵输入多层LSTM残差网络，通过LSTM神经元中的遗忘门、输入门和输出门协同处理，实现对脱硫系统出口浓度的长期时滞建模；利用注意力机制对所述LSTM残差网络输出的特征进行动态加权，提取与出口浓度变化密切相关的关键特征；将加权后的特征输入全连接层进行数据压缩处理，输出脱硫塔出口浓度的预测值。本发明提升了火电机组脱硫控制的环保安全性与运行效率。