摘要
本申请提供一种火电站锅炉炉管健康状态评估方法。该方法包括:将历史工况数据和历史温度数据作为训练样本训练长短期记忆网络,得到炉管温度预测模型;获取相邻两个监测时间窗口的实时工况数据、实时温度数据;分别将相邻两个监测时间窗口的实时工况数据输入到所述炉管温度预测模型,得到相邻两个监测时间窗口的预测温度数据;根据相邻两个监测时间窗口的实时工况数据、实时温度数据、预测温度数据确定炉管的健康状态。该方法可以实时地预测炉管的健康状态,同时综合考虑了工况因素的影响,提高了预测准确度。
技术关键词
健康状态评估方法
火电站锅炉
炉管
温度预测模型
历史工况数据
历史温度数据
长短期记忆网络
残差矩阵
特征值
序列
测量点
随机森林
元素