一种基于机器学习模型预测的电厂燃气锅炉控制方法

本发明涉及电厂燃气锅炉技术领域，具体涉及一种基于机器学习模型预测的电厂燃气锅炉控制方法，包括：将生产数据集分为多类训练样本，通过每类训练样本训练一个预测模型；实际生产中先对当前生产数据进行分类，根据分类结果将当前生产数据输入到对应的预测模型中，预测出未来多个时刻过热蒸汽流量；在当前时刻，结合未来多个时刻过热蒸汽流量的状态，对烟气残氧含量、炉膛负压、汽包水位、过热蒸汽压力、过热蒸汽温度和再热蒸汽温度进行控制。本发明可以更好地捕捉数据在时序方面的特征，适应设备工况变化；其次，该方法基本不依赖人工，能够做到实时、精准地对锅炉的燃烧系统、蒸汽发生系统、给水系统等关键控制系统进行控制。