[发明专利]基于LSTM深度学习的燃机NOx超标预警方法与装置在审
| 申请号： | 201910806972.2 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110618610A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 俞利锋;李勇辉;方继辉 | 申请（专利权）人： | 杭州华电江东热电有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 37268 济南瑞宸知识产权代理有限公司 | 代理人： | 徐健 |
| 地址： | 311225 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种基于LSTM深度学习的燃机NOx超标预警方法与装置。本专利在于将LSTM预测模型应用于燃机NOx预测，由于NOx的排放需要收到多种因素的影响，主要是烟气温度、燃气的不同以及氧量等因素。因此，这些因素通过一系列反应经过相关设备最终导致NOx排放一般有有一段时间，通过实时模型计算，如果发现NOx含量值到达50ppm则可用提前发出污染预测，提前制定减排措施，做到NOx排放的智能监控，提前预警。利用LSTM方法对原始数据进行处理，可以自适应找出与NOx排放相关联的特征参数，避免传统机器学习方法人工选择特征带来的遗漏或错误本发明采集数据量大，分析误差小，预警结果准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 燃机 预警 安全控制系统 采集数据 传统机器 人工选择 实时模型 特征参数 预测模型 预警结果 原始数据 智能监控 自适应 预测 准确率 减排 可用 烟气 遗漏 燃气 电厂 超标 关联 学习 排放 污染 应用 分析 发现 制定 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM深度学习的燃机NOx超标预警方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：获取燃机历史运行数据，并对历史数据进行预处理；/n步骤二：根据预处理后的历史数据划分模型训练集与测试集，并以训练集为基础，构造NOx排放为输出的LSTM预测模型；/n步骤三：利用测试集数据输入到燃机NOx排放模型，对比NOx排放实际值与预测值偏差是否在合理范围内，并判断模型是否有效；若无效则进行步骤四；若有效满足则保存模型结束；/n步骤四：调节LSTM的网络层数、学习率等超参数，调节后重新利用训练数据进行建模预测，直到NOx预测值与实际值偏差在合理范围内；/n步骤五：利用LSTM预测模型对实时数据进行预测，当NOx含量达到50ppm时，提前发出NOx环保预警。/n
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