一种融合实际测点数据机理模型的炉膛温度场预测方法及设备
申请号:CN202411024551
申请日期:2024-07-29
公开号:CN118965984B
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明属于燃煤锅炉检测相关技术领域,其公开了一种融合实际测点数据机理模型的炉膛温度场预测方法及设备,包括以下步骤:基于确定的炉膛辐射温度测点完成辐射温度测量装置的安装,并在线获得各个测点的炉膛辐射温度数据,进而将当前的机组运行参数、炉膛辐射温度数据输入炉膛温度场机器学习模型,所述炉膛温度场机器学习模型输出炉膛温度场;其中,建立基于多层感知器神经网络的炉膛温度场机器学习模型,利用训练数据集对炉膛温度场机器学习模型进行训练以得到所述炉膛温度场机器学习模型。本发明解决了现有机器学习模型对炉膛温度场的预测精度较低的问题。
技术关键词
炉膛温度场
机器学习模型
神经网络模型
数据
多层感知器
MLP神经网络
机组
参数
分布特征
可读存储介质
成像
处理器
燃煤锅炉
预测系统
工况
关系
数学
指令
存储器