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申请/专利权人：大唐环境产业集团股份有限公司
摘要：本发明提供了一种脱硫系统浆液循环泵性能预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电站脱硫技术领域，本发明的框架主要由历史数据采样、数据清洗、稳态筛选、工况筛选、时间区段划分、LSSVM模型训练、标准工况测试、浆液循环泵电流趋势预测等核心步骤，通过有效的数据处理和挖掘工具，从复杂无序的海量浆液循环泵电流运行数据中获取稳定而准确的时序变化趋势，通过对浆液循环泵运行电流的追踪及建模获得浆液循环泵性能变化趋势，提高了火电厂脱硫系统的运行可靠性。
主权项：1.一种脱硫系统浆液循环泵性能预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：获取机组SIS数据库中脱硫系统相关参数的历史运行数据并进行处理得到数据样本集{FDi}；采用LSSVM算法对数据样本集{FDi}进行训练，得到LSSVM模型集{Mi}，1≤i≤m，模型输入为脱硫系统浆液密度、吸收塔液位和浆液循环泵泵前压力，模型输出为浆液循环泵电流；将标准工况下的脱硫系统浆液密度、吸收塔液位和浆液循环泵泵前压力输入所述LSSVM模型集，输出浆液循环泵电流时序数据集{GDi}，1≤i≤m；将所述浆液循环泵电流时序数据集{GDi}进行小波分解，分解为趋势分量和细节分量，分别利用GM1,1模型和ARMA模型对趋势分量和细节分量进行建模预测得到输出结果，将输出结果叠加得到浆液循环泵电流预测数据集{HDj}，1≤j≤n，n为预测的时段数目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大唐环境产业集团股份有限公司 一种脱硫系统浆液循环泵性能预测方法、装置
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