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基于多尺度特征Informer模型的受热面积灰预测研究

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针对电厂变负荷工况频发,污染因子波动较大的问题,提出一种融合多尺度特征的Informer预测模型,首先通过小波变换对传感器数据进行去噪预处理,然后对污染因子、机组负荷以及其他相关参数进行建模,预测锅炉的积灰状态.利用某电厂2022年1月至9月间的锅炉相关数据对模型进行训练和验证,结果表明融合多尺度特征的Informer模型的预测误差显著降低,验证了模型的有效性.
Research on Prediction of Heating Surface Ash Accumulation Using Informer Model with Multi-scale Features
In allusion to the frequent load variations and severe fluctuations in pollution factors in power plants,a predictive model utilizing the Informer model with multi-scale features is proposed.Base on sensor data denoised by wavelet transformation,pollu-tion factors,unit loads,and other relevant parameters are modelled to forecast boiler fouling status.The model is trained and vali-dated using boiler data of a power plant from January to September in 2022.The results indicate the prediction errors of the Inform-er model with multi-scale features reduce significantly,validating its effectiveness.

pollution factorInformer prediction modelfusion of multi-scale features

王鲁君、孙永华、刘洪涛、于秋红、郝浚杰

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山东鲁软数字科技有限公司,山东 济南 250001

污染因子 Informer预测模型 多尺度特征融合

2024

山东电力高等专科学校学报
山东电力高等专科学校

山东电力高等专科学校学报

影响因子:0.284
ISSN:1008-3162
年,卷(期):2024.27(3)
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