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申请/专利权人：山东青博工业科技有限公司
摘要：本发明属于干熄焦烧损率计算技术领域，具体涉及一种基于粒子群算法的干熄焦烧损率优化方法；所述方法包括收集历史生产数据，构建训练数据集，利用机器学习算法训练获得烧损率预测模型；采用多目标时间序列预测方法，对干熄焦系统的关键型指标值进行预测，获得关键型指标预测值；根据所述预测烧损率以及所述关键型指标预测值定义一个多目标Loss函数；基于所述预测烧损率、所述关键型指标预测值以及所述多目标Loss函数，采用粒子群算法对干熄焦过程的排焦量、循环风量、导入空气量进行优化，实现烧损率低、蒸汽产量高的目标。
主权项：1.一种基于粒子群算法的干熄焦烧损率优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、收集历史生产数据，构建训练数据集，利用机器学习算法训练获得烧损率预测模型，所述烧损率预测模型用于根据当前的生产条件预测获得预测烧损率；步骤二、采用多目标时间序列预测方法，对干熄焦系统的关键型指标值进行预测，获得关键型指标预测值；所述关键型指标值包括循环气体中CO浓度、锅炉入口温度、排焦温度、锅炉入口压力；步骤三、根据所述预测烧损率以及所述关键型指标预测值定义一个多目标Loss函数；步骤四、基于所述预测烧损率、所述关键型指标预测值以及所述多目标Loss函数，采用粒子群算法对干熄焦过程的排焦量、循环风量、导入空气量进行优化，实现烧损率低、蒸汽产量高的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东青博工业科技有限公司 一种基于粒子群算法的干熄焦烧损率优化方法
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