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基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测

基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测

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作者：胡显辉大连海洋大学

学位级别：硕士

城市固废焚烧作为环境友好、可持续、经济高效的垃圾处理方案在城市固废处理问题中得到广泛应用。固废焚烧过程关键变量包括蒸汽流量和烟气氧含量,前者是燃烧过程调控的核心对象,后者能够直观反映炉膛燃烧状态,实现两者精确多步预测对... 详细信息

城市固废焚烧作为环境友好、可持续、经济高效的垃圾处理方案在城市固废处理问题中得到广泛应用。固废焚烧过程关键变量包括蒸汽流量和烟气氧含量,前者是燃烧过程调控的核心对象,后者能够直观反映炉膛燃烧状态,实现两者精确多步预测对固废焚烧过程的控制优化至关重要。本文针对固废焚烧中蒸汽流量和烟气氧含量的多步预测问题,研究了基于深度学习的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。主要研究内容包括下面三个部分:(1)固废焚烧过程关键变量多步预测数据集构建。深入分析固废焚烧过程,针对固废焚烧过程中多变量耦合和时间滞后特性,提出基于时间滞后互相关的数据集变量选择方法,同时结合现场经验利用固废焚烧分布式控制系统中采集的大量数据构造了蒸汽流量多步预测和烟气含氧量多步预测数据集。使用现有多步预测模型在两个数据集上针对180步和240步预测进行训练测试,相比于主流方法构建的数据集,平均绝对值误差降低3.20%～10.40%。(2)对于现有多步预测模型难以有效表征固废焚烧过程中多变量耦合和时间滞后特性,提出融合时滞耦合特性的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。模型通过滞后时间段提取块将多变量对预测量产生作用的时间段提取出来,之后利用由一维卷积残差块构成的主干网络实现多变量耦合的表征。模型在本文数据集上进行有效训练后,通过对模型参数可视化分析,总结出模型实现多步预测的作用原理并且有效得出多变量对预测量作用的滞后时间,同时也进一步印证了本文构造数据集的可靠性。经过对比实验验证,该模型在两个预测任务中针对180步和240步的多步预测平均绝对值误差相比现有方法降低3.28%～28.66%。(3)为了更加充分地表征固废焚烧过程多变量耦合,提出基于Transformer的固废焚烧过程关键变量多步预测模型。模型将输入进行分片处理以提取数据中的局部性信息,并通过改进Transformer编码器中的自注意力机制为变量互注意力机制实现对多变量耦合的表征。模型在本文数据集上充分训练后,通过对测试集数据在模型上的注意力得分矩阵进行可视化分析,总结出模型实现多步预测的作用原理。经过对比实验验证,该模型在两个预测任务中针对180步和240步的多步预测平均绝对值误差相比上一模型降低3.50%～5.72%。

关键词：城市固废焚烧多步预测蒸汽流量预测烟气氧含量预测深度学习

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