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龙图腾网获悉青岛洪锦智慧能源技术有限公司申请的专利一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114493043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210199522.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法是由孙延贞;于忠清设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法，涉及电厂锅炉最佳烟气含氧量预测优化技术领域。针对华南某电厂锅炉，获取锅炉炉膛压力、主蒸汽压力、主蒸汽流量、AGC负荷指令、汽包压力、给煤量、煤粉浓度、引风量、送风量、最佳烟气含氧量、排烟温度、过热器出口温度、汽包水位、过热器出口压力的历史数据，对历史数据进行预处理，得到建模数据集；通过支持向量机算法搭建炉膛压力模型、主蒸汽压力模型和最佳烟气含氧量模型；然后通过人工鱼群算法对可控变量进行寻优。应用本发明，可达到降低煤粉消耗，节约经济成本的目的。

本发明授权一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法，其特征在于包括如下步骤： S1、获取待预测优化电厂锅炉炉膛压力、主蒸汽压力、主蒸汽流量、AGC负荷指令、汽包压力、给煤量、煤粉浓度、引风量、送风量、最佳烟气含氧量、排烟温度、过热器出口温度、汽包水位、过热器出口压力的历史数据； S2、对历史数据进行预处理操作，包括缺失值、异常值、归一化、特征重要性分析，得到建模数据集； S3、将建模数据集划分训练集、验证集和测试集输入到支持向量机算法中，通过训练得到电厂锅炉的炉膛压力模型、主蒸汽压力模型和最佳烟气含氧量模型，利用平均绝对值误差MAE和均方根误差RMSE来评价预测模型的准确性； S4、将炉膛压力和主蒸汽压力作为约束变量，送风量作为可控变量，最佳烟气含氧量为目标变量，其中，炉膛压力取值范围为-80～100Pa，主蒸汽压力取值范围为13～17.29MPa，送风量取值范围为430～1272th；通过人工鱼群算法对特征数据送风量进行寻优，达到最佳烟气含量，使得煤粉充分燃烧，降低煤粉的消耗量； 所述步骤S1的具体过程如下： S1-1、按照时间戳获取华南某电厂3#锅炉的历史数据收集汇总； S1-2、将数据以自增型为主键的方式存储在CSV文件中，作为历史数据集； 所述步骤S2的具体过程如下： S2-1、通过表格工具查找历史数据集中是否有缺失数据和异常值数据，删除超出了当前列取值范围的异常值数据，缺失数据和异常值数据通过当前列的均值进行补充和替换； S2-2、历史数据集中的每列数据取值由于量纲不同，通过最大最小归一化方法进行预处理，具体公式为：； 其中，x*为样本数据归一化的值，x为样本数据，xmax为样本数据的最大值，xmin为样本数据的最小值； S2-3、通过L1正则化方法进行特征重要性分析，删除汽包压力、排烟温度、过热器出口温度、汽包水位、过热器出口压力数据，得到炉膛压力、主蒸汽压力、主蒸汽流量、AGC负荷指令、给煤量、煤粉浓度、引风量、送风量、最佳烟气含氧量这9个变量和相应数据作为建模数据集进行预测模型的搭建； 所述步骤S3的具体过程如下， S3-1、将建模数据集中的17280条数据按照8：1：1的比例划分为训练集、验证集和测试集，其中，训练集数据13824条，验证集数据1728条，测试集数据1728条； S3-2、炉膛压力模型搭建用到的数据参数是引风量和送风量，主蒸汽压力模型的搭建用到的数据参数是主蒸汽流量、AGC负荷指令、给煤量、烟气含氧量、和送风量，最佳烟气含氧量模型的搭建用到的数据参数是煤粉浓度、给煤量、引风量和送风量； S3-3、通过支持向量机算法进行预测，其初始模型超参数svr_type、核函数、gamma、degree、coefO、C、eps的取值分别为0、线性核函数、0.01、1、0、5、0.001； S3-4、根据测试集进行预测，计算评估指标，其真实值为y，预测值为f，m表示数据量即1728，则平均绝对值误差MAE的公式具体为：； 均方根误差RMSE的公式具体为：。

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