一种脱硫吸收塔出口二氧化硫浓度动态预测方法及系统

本发明涉及火电厂烟气脱硫技术领域，一种脱硫吸收塔出口二氧化硫浓度动态预测方法及系统，方法为：采集火电厂脱硫系统的历史运行参数，包括入口烟气参数、吸收塔参数、设备状态参数和外部变量参数；对所述历史运行参数进行数据清洗和归一化处理；提取时序数据的时序特征，提取离散数据的向量特征；通过注意力机制动态加权融合所述时序特征和向量特征，生成融合特征向量；构建以所述融合特征向量为输入、二氧化硫浓度为输出的Transformer神经网络预测模型，并进行迭代训练；将实时状态运行数据输入训练完成的Transformer神经网络预测模型，输出二氧化硫浓度预测值，本发明能够精准预测吸收塔出口二氧化硫浓度，保证脱硫系统的高效稳定运行。