基于改进生成对抗网络pix2pix的火电厂NO_(x)排放预测

作     者：张志宇 李新利 杨国田 ZHANG Zhiyu;LI Xinli;YANG Guotian

作者机构：华北电力大学控制与计算机工程学院北京市昌平区102206 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2023年第43卷第12期

页      码：4678-4687页

摘      要：火电厂燃烧产生NO_(x)会污染大气环境,设计精确高效的NOx实时软测量方案对于节能减排至关重要。该文提出一种基于pix2pix的NO_(x)排放预测模型。采用互信息对影响NOx生成的主要变量进行重要性排序并选择相关特征变量,构建基于pix2pix生成对抗网络模型,通过生成器和判别器的博弈训练优化参数。基于某660MW燃煤机组的运行参数进行仿真验证,并与基于长短期记忆网络、反向传播神经网络和最小二乘支持向量机的典型NO_(x)预测模型进行对比,结果表明所提方法可有效解决数据维度增加带来的预测困难,具有较高的预测精度和较小误差。

主 题 词：NO_(x)排放预测 生成对抗网络 pix2pix 互信息 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.220056

馆 藏 号：203122449...