基于AI识别预测NOx总量的方法、系统及电子设备

本申请提供了一种基于AI识别预测NOx总量的方法、系统及电子设备，属于火电脱硝技术领域，该方法包括：基于AI识别获取入炉煤的第一图像信息；基于第一图像信息和深度学习模型，确定入炉煤的配煤种类，并生成电厂煤质报告；其中，深度学习模型为卷积神经网络模型，电厂煤质报告包括煤质参数；获取火力发电厂的负荷量；将入炉煤的配煤种类、煤质参数以及火力发电厂的负荷量输入NOx总量预测模型，计算获得NOx总量；本申请方案可以准确高效地计算出NOx总量，从而可以准确地计算出对应的喷氨量，在深度调峰期间，准确地控制喷氨量，能够避免过量喷氨，有效减少氨逃逸，减少资源浪费和环境污染，具有较强的易用性与实用性。