【摘 要】
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提出一种基于大数据的神经网络辨识多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)系统的方法,采集现场运行的锅炉燃烧系统总风量、总煤量、炉膛氧量等历史大数据,首先使
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院;华能瑞金发电有限责任公司;国网江西省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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上海市科学技术委员会项目(16111106300,17511109400);上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目(14DZ2251100)
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提出一种基于大数据的神经网络辨识多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)系统的方法,采集现场运行的锅炉燃烧系统总风量、总煤量、炉膛氧量等历史大数据,首先使用数据平滑、去除趋势性、归一化等步骤进行数据预处理,然后利用近邻法删选出表征系统特性的样本数据集,利用神经网络模型进行训练后挖掘出数据之间的关系,最后在升、降30%负荷的情况下分别进行模型预测。结果表明,虽然只将采集到约0.658%数据容量进行训练,但在对整个大数据容量进行测试时,模型误差仍在允许的范围内。
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