【摘 要】
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非确定环境下的运行趋势预测是提高电厂设备运行安全性与可靠性的重要研究方向之一。传统的预测方法通常需要建立系统级的精确解析模型,建模难度大,预测准确性也不够理想,但
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非确定环境下的运行趋势预测是提高电厂设备运行安全性与可靠性的重要研究方向之一。传统的预测方法通常需要建立系统级的精确解析模型,建模难度大,预测准确性也不够理想,但其优势是计算速度快,实时性强。新兴的基于大数据驱动的运行趋势预测方法通过数据挖掘发现电厂运行趋势的新规律,弥补了人工建立解析模型过程中对设备运行规律描述的完备性问题,预测准确性相对于传统方法有明显改善,但多层神经网络的训练需要较长的运算时间,在运行方式发生变化的情况下难以满足实时性要求。动态预测方法研究了实时运行数据、基于运行大数据驱动的预测方法
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