【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种锅炉nox排放浓度预测方法、装置及介质。
技术介绍
1、锅炉排放作为重要的工业污染源，其排放浓度的准确预测对于环境监管和企业管理至关重要。随着工业发展和环保意识增强，锅炉排放浓度的预测任务变得充满挑战和不确定性，成为了一个复杂多变的问题。锅炉排放浓度受到燃烧工艺、燃料特性、操作条件和气象等多重因素的交织影响，使得预测任务复杂化。
2、当前的锅炉排放浓度预测方法主要分为物理模型和机器学习模型；物理模型依赖于简化假设，难以适应复杂的燃烧和排放变化；机器学习模型虽能处理历史数据，但在面对非线性、多变量的排放数据时，准确度和泛化能力有限。传统的排放浓度预测模型往往依赖简化的物理假设和线性统计方法，难以有效捕捉排放数据的非线性特征和多尺度变化性，导致在复杂多变的环境条件下预测精度和可靠性受限，且对于数据的不完整性、错误测量和丢失等问题较为敏感，影响了模型的建立和预测结果的准确性。
3、针对上述挑战，本专利技术提出了一种锅炉nox排放浓度预测方法，该方法通过结合先进的特征选择技术、数据增强...
【技术保护点】
1.一种锅炉NOx排放浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种锅炉NOx排放浓度预测方法，其特征在于，步骤(1)所述辅助变量数据包括媒质特性、送风量、含氧量、低位热值、机组负荷、送风温度与排烟温度。
3.根据权利要求1所述的一种锅炉NOx排放浓度预测方法，其特征在于，步骤(1)所述对数据进行归一化处理实现过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种锅炉NOx排放浓度预测方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种锅炉NOx排放浓度预测方法，其特征在于，所述步骤(3
【技术特征摘要】
1.一种锅炉nox排放浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种锅炉nox排放浓度预测方法，其特征在于，步骤(1)所述辅助变量数据包括媒质特性、送风量、含氧量、低位热值、机组负荷、送风温度与排烟温度。
3.根据权利要求1所述的一种锅炉nox排放浓度预测方法，其特征在于，步骤(1)所述对数据进行归一化处理实现过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种锅炉nox排放浓度预测方法，其特征在于，所述步骤(2)实现过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种锅炉nox排放浓度预测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种锅炉nox排放浓度...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣，孙成豪，于修福，张楚，叶芷，许玉成，张新荣，黄小龙，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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