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SAO-集成加权融合的动态预测模型的NOx预测方法 

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申请/专利权人:保定正德电力技术有限公司

摘要:本发明属于玻璃厂脱硝技术领域,本发明提出了SAO‑集成加权融合的动态预测模型的NOx预测方法,包括:采集玻璃厂实时的燃烧工作数据;将实时的所述燃烧工作数据输入预设的动态预测模型中,预测SCR入口NOx浓度;其中,所述动态预测模型基于LightGBM子模型、XGBoost子模型和CatBoost子模型集成加权融合构建,并通过数据集训练获得;所述数据集包括:时滞补偿后的燃烧工作数据和对应的SCR入口NOx浓度;所述燃烧工作数据包括:机组负荷、天然气流量、窑炉内含氧量、窑炉平均温度、烟气含氧量和总风量。本发明能够实现SCR入口NOx浓度的精准预测。

主权项:1.SAO-集成加权融合的动态预测模型的NOx预测方法,其特征在于,包括:采集玻璃厂实时的燃烧工作数据;将实时的所述燃烧工作数据输入预设的动态预测模型中,输出SCR入口NOx预测浓度;其中,所述动态预测模型基于LightGBM子模型、XGBoost子模型和CatBoost子模型集成加权融合构建,并通过数据集训练获得;所述数据集包括:时滞补偿后的燃烧工作数据和对应的SCR入口NOx浓度;所述燃烧工作数据包括:机组负荷、天然气流量、窑炉内含氧量、窑炉平均温度、烟气含氧量和总风量。

全文数据:

权利要求:

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