典型文献
基于平行控制理论的循环流化床锅炉床温智能预测模型
文献摘要：
随着碳中和背景下以新能源为主体的新型电力系统的加速构建和社会环保意识的增强,火电机组需要在极端的工况下运行,但传统的机理建模很难实现对循环流化床锅炉床温的精准预测.基于平行控制系统理论构造与实际系统对应的虚拟系统,以计算试验的方式为实际系统的运行提供指导.虚拟系统构建采用基于时序注意力机制的长短期记忆(TPA-LSTM)神经网络模型,通过引入时序关注的注意力机制,提高传统的长短期记忆神经网络模型对工业过程中特定时序段的识别能力;采用灰度关联分析法对实际系统的数据进行筛选,提高了虚拟系统计算试验的准确性.实例分析结果表明,采用TPA-LSTM模型后,床温预测平均绝对误差为0.1317℃,平均百分比绝对误差为0.01429％,实现了对循环流化床锅炉床温的精准预测.
文献关键词：
碳中和;平行控制系统;长短期记忆神经网络;注意力机制;灰度关联分析法;虚拟系统;循环流化床;床温
中图分类号：
作者姓名：
刘文慧;严博文;吴江;任一君;孔维政;谌际宇
作者机构：
内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司煤矸石热电厂,内蒙古准格尔010321;华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]刘文慧;严博文;吴江;任一君;孔维政;谌际宇-.基于平行控制理论的循环流化床锅炉床温智能预测模型)[J].综合智慧能源,2022(03):50-57
A类：
平行控制系统
B类：
控制理论,循环流化床锅炉,炉床,床温,智能预测,新型电力系统,环保意识,火电机组,下运,机理建模,精准预测,系统理论,虚拟系统,系统构建,时序注意力机制,TPA,长短期记忆神经网络模型,工业过程,识别能力,灰度关联分析法,平均绝对误差
AB值：
0.174946
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