申请/专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂;上海电力大学

申请日：2023-02-01

公开（公告）日：2023-05-16

公开（公告）号：CN116128136A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26;G06N3/006;G06F18/23;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于LSO‑CatBoost的燃煤电厂锅炉NOx排放预测方法包括：采集原始数据，并对原始数据进行数据清洗和归一化处理；对经数据处理后的原始数据进行数据特征提取，筛选与锅炉NOx排放最为相关的变量，并将变量作为锅炉NOx排放预测模型的输入数据；将输入数据划分为训练集和测试集，建立CatBoost模型，并利用改进狮群优化算法，优化CatBoost模型的超参数；利用超参数，建立最优CatBoost预测模型，预测燃煤电厂锅炉的NOx排放浓度。本发明通过双层数据特征提取方法更好地筛选出对NOx排放浓度影响程度较大变量，有效降低了数据维度，提高了预测精度；将改进的狮群算法用于优化CatBoost算法的超参数寻优，结构简洁，提高收敛速度和精度，且明显提升CatBoost算法的性能，提高预测准确率。

主权项：1.一种基于LSO-CatBoost的燃煤电厂锅炉NOx排放预测方法，其特征在于，包括：采集原始数据，并对所述原始数据进行数据清洗和归一化处理；对经数据处理后的原始数据进行双层数据特征提取，筛选与锅炉NOx排放最为相关的变量，并将所述变量作为锅炉NOx排放预测模型的输入数据；将所述输入数据划分为训练集和测试集，建立CatBoost模型，并利用改进狮群优化算法，优化CatBoost模型的超参数；利用所述超参数，建立最优CatBoost预测模型，预测燃煤电厂锅炉的NOx排放浓度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂;上海电力大学 一种基于LSO-CatBoost的燃煤电厂锅炉NO_X排放预测方法

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