摘要
本发明公开了一种燃煤电站锅炉受热面吹灰预测方法,涉及燃煤电站锅炉受热面吹灰预测领域。包括:获取燃煤电站锅炉受热面全天清洁因子数据集,并截取积灰段清洁因子时间序列数据作为原始清洁因子时间序列数据;采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对原始清洁因子时间序列数据注入白噪声并构造待分解序列,对其进行分解,获得固有模态函数分量和残差分量;采用双向循环神经网络预测模型对各分量进行预测,获得各分量预测值;将各分量预测值进行叠加得到用于表征锅炉受热面积灰状况的最终预测值。本发明将改进的自适应噪声完备集合经验模态分解与双向循环神经网络相结合,能够准确预测锅炉受热面积灰的状况,为燃煤电站吹灰操作提供指导。
技术关键词
集合经验模态分解
燃煤电站锅炉
神经网络预测模型
噪声
序列
锅炉受热面积灰
因子
受热面吹灰
数据
非线性特征
分散控制系统
递归神经网络
算法
幅值
基础