一种火电厂SCR脱硝系统出口NOx浓度预测方法及系统

本发明提供一种火电厂SCR脱硝系统出口NOx浓度预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，其中方法包括：基于预建立的TTAO‑CNN‑LSTM模型，对火电厂SCR脱硝系统进行出口NOx浓度预测；TTAO‑CNN‑LSTM模型的预建立步骤包括：对历史NOx浓度以及历史多个SCR入口因素分别进行预处理；对预处理后的历史多个SCR入口因素进行模型输入降维处理；基于模型输入降维处理后的预处理后的历史多个SCR入口因素以及预处理后的历史NOx浓度，构建CNN‑LSTM预测模型；设置神经网络超参数的寻优范围，采用三角拓扑聚合算法进行寻优，自动更新超参数的最优值到CNN‑LSTM预测模型中，获得TTAO‑CNN‑LSTM模型。极大程度上提升了火电厂SCR脱硝系统出口NOx浓度预测的精度，并实现参数自动寻优。