基于GAN网络的燃煤电厂NOx排放预测
Energy Engineering（2023）
摘要
燃煤发电目前仍然是我国的能源主要来源,其中燃烧产生的NOx浓度对于节能减排至关重要,因此精确地预测NOx浓度对于后续的锅炉燃烧优化有着重要的作用.提出了一种基于GAN网络的NOx预测模型,采用互信息方法进行特征筛选,并利用自编码模型对特征进行降维操作.数据集来自于410 t/h煤粉锅炉的原始DCS历史数据,对GAN网络的转换器和判别器进行训练,最后利用转换器对模型性能进行验证,并与XG-Boost、BPNN、GRU模型进行对比分析,结果表明GAN模型具有较高的准确度和较小的误差.
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