申请/专利权人：广州中电荔新热电有限公司

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932541A

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/214;G06F18/21;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合Informer的锅炉积灰预测方法、系统及设备，该方法包括：获取电厂DCS数据库中预设时间段内锅炉受热面的初始参数数据，并对初始参数数据进行预处理，得到目标参数数据；将目标参数数据按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；构建多尺度特征融合Informer模型，并根据训练集对多尺度特征融合Informer模型进行迭代训练，直至达到训练终止条件；评估每一次迭代训练的多尺度特征融合Informer模型在验证集上的预测效果，并将预测效果最好的多尺度特征融合Informer模型表征为目标多尺度特征融合Informer模型；根据目标多尺度特征融合Informer模型对测试集进行预测，得到锅炉受热面的积灰状态。本发明能够提高变负荷工况下非平稳数据的预测准确率。

主权项：1.一种基于多尺度特征融合Informer的锅炉积灰预测方法，其特征在于，包括：获取电厂DCS数据库中预设时间段内锅炉受热面的初始参数数据，并对所述初始参数数据进行预处理，得到目标参数数据；所述初始参数数据至少包括污染因子、有功功率、工质状态参数、烟气侧参数、工质流量和烟气流量；将所述目标参数数据按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；构建多尺度特征融合Informer模型，并根据所述训练集对所述多尺度特征融合Informer模型进行迭代训练，直至达到训练终止条件；所述多尺度特征融合Informer模型至少包括多尺度特征融合模块、编码器和解码器，所述多尺度特征融合模块包括多个深度可分离卷积；评估每一次迭代训练的多尺度特征融合Informer模型在所述验证集上的预测效果，并将所述预测效果最好的多尺度特征融合Informer模型表征为目标多尺度特征融合Informer模型；根据所述目标多尺度特征融合Informer模型对所述测试集进行预测，得到所述锅炉受热面的积灰状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州中电荔新热电有限公司 基于多尺度特征融合Informer的锅炉积灰预测方法、系统及设备

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