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基于深度学习的锅炉燃烧预测研究

基于深度学习的锅炉燃烧预测研究

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作者：郑博仑东北电力大学

学位级别：硕士

作为我国能源发电体系中的核心支柱,火力发电厂凭借其特有的电力供应稳定性,在电力系统中发挥着托底保障与调峰的关键作用。不仅如此,燃煤锅炉在石油提炼、化工生产、冶金锻造以及民用供暖等多个领域亦有着举足轻重的地位。而原煤在炉... 详细信息

作为我国能源发电体系中的核心支柱,火力发电厂凭借其特有的电力供应稳定性,在电力系统中发挥着托底保障与调峰的关键作用。不仅如此,燃煤锅炉在石油提炼、化工生产、冶金锻造以及民用供暖等多个领域亦有着举足轻重的地位。而原煤在炉膛内燃烧时产生的氮氧化物（NOx）,对自然环境及人体健康都有一定危害。因此,本文针对某热电厂660MW燃煤机组锅炉燃烧系统建模问题与优化控制问题进行了以下研究:（1）所用数据均为燃煤机组2021年6月1日至2022年3月1日,以30min为间隔采集得到共计12283条现场运行数据。通过数据特性分析,发现锅炉运行期间包含多端启停过程。为减少锅炉启停阶段的异常数据,采用基于主成分分析和聚类方法的数据处理方式,从而筛选出锅炉正常运行状态的数据。（2）为了进一步提高锅炉燃烧系统预测模型的预测精度,解决以30min为间隔的数据时序相关性较差,使用LSTM基准模型预测NOx排放量精度较差的问题,采用时序特征编码来显性表示数据集的时序特征。（3）针对处理后数据关于趋势情况的预测精度不佳的问题,提出了基于再分解思想的二次分解架构,对数据集进行模态分解,提取出有关趋势的子模态,针对该子模态进行进一步的处理。此外,针对传统VMD方法普遍需要依托经验进行参数调节的问题,通过引入排列熵与模态分解能量比设计了自适应VMD方法。（4）在网络结构上,针对分解后的子模态数据特征,本文分别提出了两种基础模型预测框架。在多次实验对比分析后,针对两种基础模型的不同优势,本文进一步提出了引入样本熵和注意力机制的改进混合预测框架。通过进一步的实验对比,改进后混合预测框架均取得了最优的预测精度,同时所耗时间也较少,证明了所提出方法的有效性。（5）在探讨锅炉燃烧系统的优化控制问题上,本文依托一个构建的高精度预测框架,创新性地提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的锅炉燃烧系统优化控制策略。该策略基于强化学习技术,旨在实现稳定的低NOx排放控制,从而优化锅炉的运行效率与环保性能。经过与其他控制方法的对比分析,本文所提出的方法在控制效果上均表现出优越性,这充分验证了该方法在锅炉优化控制中的有效性。

关键词： NOx预测强化学习 LSTM 信号分解多框架混合预测

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