基本信息:
- 专利标题： 一种基于数据处理和神经网络模型的过热汽温预测方法
- 申请号：CN202211323015.2 申请日：2022-10-27
- 公开(公告)号：CN116050238A 公开(公告)日：2023-05-02
- 发明人： 曹越 , 张坤 , 黄经伟 , 王超 , 沈至涵
- 申请人： 东南大学
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 专利权人： 东南大学
- 当前专利权人： 东南大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
- 代理机构： 北京德崇智捷知识产权代理有限公司
- 代理人： 曹婷
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06N3/048 ; G06N3/084 ; G06F119/08
摘要：
本发明公开了一种基于数据处理和神经网络模型的过热汽温预测方法，涉及燃煤机组过热汽温预测技术领域，解决了过热汽温控制中缺乏数据处理和预测模型而导致预测不够精准的技术问题，其技术方案要点是对机组数据进行预处理，得到预处理后数据；然后构建RBF神经网络模型并进行训练，得到过热汽温RBF神经网络模型；最后将预处理后数据输入至过热汽温RBF神经网络模型，对过热汽温进行预测。系统化地对燃煤机组实时运行参数进行数据预处理并根据预处理后的数据建立神经网络预测模型，解决了传统燃煤机组过热汽温PID串行控制缺少汽温预测模型的问题，实现了用机组实时测量数据对过热汽温进行预测的目标。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |