典型文献
基于数据密度与Transformer-IkNN的掺烧机组烟风系统风险态势感知模型
文献摘要：
生物质掺烧可减少煤电机组的碳排放,促进"双碳"目标实现,但易引发烟风系统相关设备的运行风险.为此,借助数据密度提出了基于Transformer与信息融合的风险态势感知模型.首先,基于数据密度,识别海量历史数据的典型状态;其次,借助Transfomer模型机制,预测未来时刻的运行特征;再次,融合近邻点信息,判别并预警风险态势;最后,运用实际数据进行算例分析.结果表明:掺烧机组烟风系统可识别为低负荷和高负荷2类典型运行状态;所提Transformer模型在掺烧机组烟风系统的未来特征预测中优于其他模型;近邻信息融合可以有效判别掺烧机组烟风系统的风险状态.因此,该模型可有效感知掺烧机组烟风系统的风险态势,确保其运行可靠性.
文献关键词：
数据密度;信息融合;Transformer;烟风系统;风险态势感知
中图分类号：
作者姓名：
贾雪枫;李存斌;周颖
作者机构：
华北电力大学经济与管理学院,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]贾雪枫;李存斌;周颖-.基于数据密度与Transformer-IkNN的掺烧机组烟风系统风险态势感知模型)[J].热力发电,2022(07):129-138
A类：
IkNN
B类：
数据密度,Transformer,烟风系统,系统风险,风险态势感知,感知模型,生物质掺烧,煤电机组,目标实现,发烟,相关设备,运行风险,信息融合,历史数据,Transfomer,预测未来,来时,运行特征,近邻,邻点,预警风险,实际数据,算例分析,低负荷,高负荷,特征预测,运行可靠性
AB值：
0.301661
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