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申请/专利权人：国能宁夏鸳鸯湖第一发电有限公司

摘要：本发明公开了基于Bayes‑Catboost的主汽温预测方法，包括：获取电厂DCS系统的原始数据；对所述原始数据进行特征选择，获取特征数据；基于VMD分解模型，对所述特征数据进行信号分解，获取低频信号和高频信号；将所述低频信号输入贝叶斯回归模型，获取目标变量低频预测值；将所述高频信号输入CatBoost模型，获取目标变量高频预测值；将所述目标变量低频预测值和所述目标变量高频预测值叠加，获取主汽温预测值。通过本发明能够实现准确预测出主蒸汽的温度。

主权项：1.基于Bayes-Catboost的主汽温预测方法，其特征在于，包括：获取电厂DCS系统的原始数据；对所述原始数据进行特征选择，获取特征数据；包括：对所述原始数据进行特征选择，获取初始特征数据；对所述初始特征数据进行筛选，获取最终的所述特征数据；所述初始特征数据包括：初始导前区汽温建模数据和初始惰性区汽温建模数据；所述初始导前区汽温建模数据包括：第一辅助变量和第一目标变量；所述初始惰性区汽温建模数据包括：第二辅助变量和第二目标变量；所述第一辅助变量包括：过热器一级喷水减温器出口汽温、汽水分离器出口温度、汽水分离器出口压力、锅炉总风量、总燃料量、给水流量、主蒸汽流量、末级过热器出口压力、目标负荷设定和炉膛压力；所述第一目标变量包括：过热器二级减温器出口汽温；所述第二辅助变量包括：过热器一级喷水减温器出口汽温、汽水分离器出口温度、汽水分离器出口压力、锅炉总风量、总燃料量、给水流量、主蒸汽流量、末级过热器出口压力、目标负荷设定、炉膛压力和过热器二级减温器出口汽温；所述第二目标变量包括：主蒸汽温度；对所述初始特征数据进行筛选包括：获取第一辅助变量与第一目标变量的第一互相关度；获取第二辅助变量与第二目标变量的第二互相关度；获取所述第一辅助变量之间的第一自相关度；获取所述第二辅助变量之间的第二自相关度；将所述第一互相关度和第二互相关度中低于预设互相关度的变量进行剔除；将所述第一自相关度和第二自相关度中高于预设自相关度的变量进行剔除；所述特征数据包括：导前区的输入变量和惰性区的输入变量；所述导前区的输入变量包括：目标负荷设定、一级喷水减温器出口汽温、主蒸汽流量、汽水分离器出口压力和给水流量；所述惰性区的输入变量包括：目标负荷设定、总燃料量、锅炉总风量、末级过热器出口压力、过热器二级减温器出口汽温；基于VMD分解模型，对所述特征数据进行信号分解，获取低频信号和高频信号；将所述低频信号输入贝叶斯回归模型，获取目标变量低频预测值；将所述高频信号输入CatBoost模型，获取目标变量高频预测值；将所述目标变量低频预测值和所述目标变量高频预测值叠加，获取主汽温预测值。

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