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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
摘要：本发明公开了一种基于AM‑BOA‑LSTM的燃煤电厂过热器壁温预测方法及系统包括：采集燃煤电厂过热器壁温的相关参数，对相关参数进行归一化预处理并划分为训练集和测试集；利用优化的蝴蝶算法对训练集中长短期记忆神经网络的超参数进行迭代寻优，确定长短期神经记忆网络模型；根据灰色关联度分析得到的重要运行参数结合注意力机制对输入序列进行赋权，训练长短期神经记忆网络模型；基于训练好的长短期神经记忆网络模型对测试集中的数据进行壁温预测；本发明能够建立最优结构的LSTM预测模型，对过热器温度进行实时预测，避免发生炉管超温带来的经济损失与安全隐患，有效的保证了火电厂的经济安全运行。
主权项：1.一种基于AM-BOA-LSTM的燃煤电厂过热器壁温预测方法，其特征在于，包括：采集燃煤电厂过热器壁温的相关参数，对所述相关参数进行归一化预处理并划分为训练集和测试集；利用优化的蝴蝶算法对所述训练集中长短期记忆神经网络的超参数进行迭代寻优，确定长短期神经记忆网络模型；根据灰色关联度分析得到的重要运行参数结合注意力机制对输入序列进行赋权，训练所述长短期神经记忆网络模型；基于训练好的长短期神经记忆网络模型对所述测试集中的数据进行壁温预测。
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AM-BOA-LSTM的燃煤电厂过热器壁温预测方法及系统
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