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申请/专利权人：华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂;上海电力大学
摘要：本发明公开了基于图像识别与AMP‑NSGA‑Ⅱ‑LSSVM的煤质预测方法及系统，本发明通过采用图片边缘提取技术，识别提取火电厂当日AGC远方调度指令曲线数据，计算得到当日混煤计划平均发热量；避免了预测输入变量过多、变量耦合关系复杂导致预测值与实际电量之间存在的偏差影响，并且采用改进的优化算法优化LSSVM煤质预测模型，对比其它同类煤质预测模型准确度高，具有更强的参考价值；由288个时间点数据计算得到当日混煤平均计划发热量，结合AMP‑NSGA‑Ⅱ‑LSSVM模型预测煤质特性，作为后续每日电厂混煤掺烧的指导指标，精确度高；同时，该算法考虑了回归任务中，均方根误差和平均绝对误差会冲突的情况，预测结果更加准确。
主权项：1.一种基于图像识别与AMP-NSGA-Ⅱ-LSSVM的煤质预测方法，其特征在于，包括：获取电厂发电量图片，对所述图片进行预处理；对预处理后的图片进行数据提取，以获取日发电量曲线数据；依据所述日发电量曲线数据计算当日平均计划发电量，并依据当日平均计划发电量计算当日混煤掺烧平均发热量；根据混煤配比及单煤种类，通过AMP-NSGA-Ⅱ-LSSVM算法模型预测混煤成分；将所述当日混煤掺烧平均发热量和所述预测混煤成分输入至配煤掺烧系统，生成混煤掺烧参考指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂 上海电力大学 一种基于图像识别与AMP-NSGA-Ⅱ-LSSVM的煤质预测方法及系统
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