一种电厂煤粉锅炉燃烧效率和NOx排放预测方法

本发明涉及一种电厂煤粉锅炉燃烧效率和NOx排放预测方法，包括以下步骤：S1、获取时间序列，利用多个指数函数变换对时间序列进行特征构造，形成图结构数据的节点特征；S2、将节点特征利用多头注意力机制构建随时间变化的变量间空间相关性关系，生成图结构数据的邻接矩阵；S3、将邻接矩阵利用图卷积神经网络学习变量间空间相关性关系，生成包含空间关系的节点嵌入；S4、利用滑动窗口法构造LSTM神经网络的输入数据，建立各预测目标变量的时序关系，获取预测结果。解决随时间变化，因不同负荷及变负荷工况下预测变量间相关性发生变化，进而导致预测准确性低和鲁棒性差的问题。本申请预测方法使锅炉燃烧效率和NOx排放预测更准确，为锅炉优化调整提供参考。