一种基于自适应锅炉热能的预测方法技术

本发明专利技术涉及工业锅炉技术领域，提供一种基于自适应锅炉热能的预测方法。包括数据收集与预处理、模型选择与训练、自适应调整、预测与评估阶段。数据收集涵盖多类参数、环境数据及历史数据并修正异常值；模型选择与训练采用多模型融合策略构建混合模型；自适应调整通过实时数据监测与工况识别，利用多种算法动态调整模型参数与结构；预测与评估阶段结合工况优化模型融合预测，计算综合性能评估指标，进行结果可视化与分析。本发明专利技术提高了预测准确性与稳定性，有助于优化能源管理、降低成本、保障生产安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业锅炉，尤其涉及一种基于自适应锅炉热能的预测方法。

技术介绍

1、随着工业的快速发展，锅炉作为重要的热能供应设备，在电力、化工、造纸等众多行业中发挥着关键作用。然而，锅炉系统具有高度的复杂性和非线性特性，其热能输出受到多种因素的交互影响，包括燃料的品质与流量、水的流量与温度、燃烧过程中的空气供给量、锅炉的负荷变化以及设备自身的运行状态等。传统的基于物理模型或单一经验模型的热能预测方法难以精确地捕捉这些复杂的关系，导致预测结果存在较大偏差。

2、在实际运行过程中，锅炉经常面临工况的频繁变化，如启动、停止、负荷调整以及燃料切换等。这些工况变化会引起系统内部参数的剧烈波动，进一步增加了热能预测的难度。例如，在锅炉启动阶段，各部件的温度和压力逐渐上升，系统处于不稳定状态，传统模型往往无法准确预测这一时期的热能输出；而在负荷变化时，燃料与空气的配比需要相应调整，若不能及时准确地预估热能变化，可能会导致能源浪费或供热不足等问题。

3、此外，随着能源成本的不断攀升和环保要求的日益严格，工业企业对锅炉的高效运行和精准控制提出了更高的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应锅炉热能的预测方法，其包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S100、数据收集阶段中包含以下步骤：

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S200、模型选择与训练阶段中包含以下步骤：

4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S300、自适应调整阶段中，包含以下步骤：

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S400、预测与评估阶段中，在经过自适应调整阶段(S300)后，模型已根据实时监测数据和工况识别结果对自身结构与参数进行了优化为准确的热能输出预测奠定了坚实基础...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应锅炉热能的预测方法，其包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述s100、数据收集阶段中包含以下步骤：

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述s200、模型选择与训练阶段中包含以下步骤：

4.根据权利要求1所述的预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔健，高山，杨洁，刘立元，李杰，葛明明，
申请(专利权)人：华能济南黄台发电有限公司，
类型：发明
国别省市：