一种电站锅炉末级过热器蠕变损伤智能预测方法

一种电站锅炉末级过热器蠕变损伤智能预测方法，涉及特种设备安全防控领域。解决了传统的蠕变预测方法是采用温度应力数据对材料进行损伤评估，无法实现对材料未来的损伤进行预测的问题。所述方法包括采集电站锅炉末级过热器的历史运行数据等；对历史运行数据中的异常数据进行处理并保存标准化参数，采用预测模型的训练需求创建数据集；根据选择的时序预测算法构建神经网络模型，将数据集传入神经网络模型中，将达到预测精度要求的末级过热器温度预测模型、压力预测模型和标准化参数进行存储并编写成代码，进行封装调用，调用预测的末级过热器温度数据等进行蠕变损伤计算，实现末级过热器的蠕变损伤预测。适用于所述预测模型构建及应用方法领域中。