申请/专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第一电厂

申请日：2021-09-15

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113864814B

主分类号：F23N5/00

分类号：F23N5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.02.01#实质审查的生效;2021.12.31#公开

摘要：本发明涉及一种基于变量筛选的锅炉燃烧优化方法、装置及介质，方法包括：利用PLS‑VIP算法，根据锅炉燃烧热效率、NOx质量浓度和不可控变量集的历史数据，对不可控变量集进行筛选，获得第一筛选变量集和第二筛选变量集，将可控变量集分别跟第一筛选变量集和第二筛选变量集组合，分别获得第一优化变量集和第二优化变量集；构建第一预测模型和第二预测模型，进行训练；利用训练好的第一预测模型和第二预测模型，通过改进的NSGA‑Ⅱ算法完成对可控变量集的寻优。与现有技术相比，本发明具有训练速度快、预测精度高等优点。

主权项：1.一种基于变量筛选的锅炉燃烧优化方法，其特征在于，包括：将锅炉燃烧过程的全局变量集分为可控变量集、不可控变量集和预测变量集，所述的预测变量集包括锅炉燃烧热效率和NOx质量浓度；利用PLS-VIP算法，根据锅炉燃烧热效率和不可控变量集的历史数据，对不可控变量集进行筛选，获得第一筛选变量集，根据NOx质量浓度和不可控变量集的历史数据，对不可控变量集进行筛选，获得第二筛选变量集，将可控变量集分别跟第一筛选变量集和第二筛选变量集组合，分别获得第一优化变量集和第二优化变量集；基于LightGBM算法构建第一预测模型和第二预测模型，并以第一优化变量集和第二优化变量集分别作为第一预测模型和第二预测模型的输入变量，锅炉燃烧热效率和NOx质量浓度分别作为第一预测模型和第二预测模型的输出变量，进行训练；利用训练好的第一预测模型和第二预测模型，通过改进的NSGA-Ⅱ算法完成对可控变量集的寻优，以提高锅炉燃烧过程的锅炉燃烧热效率和降低NOx质量浓度。

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一电厂 一种基于变量筛选的锅炉燃烧优化方法、装置及介质

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