[发明专利]基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法

摘要

本发明公开了基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法，首先根据火电机组运行机理初步获取NOx生成量相关影响因素，通过DCS系统获取火电机组烟气NOx生成量及其相关影响因素的历史数据，形成原始数据集，然后经过等距采样、数据标准化、特征选择数据预处理步骤后形成标准数据集，下一步利用标准数据集训练测试基于XGBoost算法的NOx生成量预测模型，最后利用该模型预测火电机组烟气NOx生成量；本发明充分全面的筛选出影响NOx生成量的各种相关因素，不仅提高了NOx生成量预测模型对于复杂多变工况的适应性，而且排除了无关因素对模型的干扰，并提高了NOx生成量预测模型的预测速度。