煤粉出口一氧化碳浓度估计方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术属于工业检测技术领域，提供了一种煤粉出口一氧化碳浓度估计方法、系统、介质及设备，包括：获取磨煤机出口的多个相关数据；根据多个相关数据，以及训练好的BP神经网络模型，得到一氧化碳浓度预测结果；利用训练好的BP神经网络模型进行一氧化碳浓度预测；BP神经网络模型的损失函数中，添加了多个相关数据对应权重的绝对值和作为惩罚项，并且每个权重根据对应相关数据的值进行动态调整，促使部分网络权重变为零，有助于减少模型复杂度，提高泛化能力，并增强特征选择效果，提高了模型质量和预测精度等。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工业检测，尤其涉及一种煤粉出口一氧化碳浓度估计方法、系统、介质及设备。

技术介绍

1、燃煤电厂是全球能源供应的重要组成部分，然而，其生产过程中的安全问题一直是关注的焦点。其中，制粉系统作为燃煤电厂的关键部分，其安全运行对整个电厂的稳定运行至关重要。在制粉系统中，磨煤机是核心设备之一，其出口co浓度的变化直接关系到系统的安全稳定运行。因此，对磨煤机出口co浓度进行准确预测和预警，对于防止爆炸事故的发生具有重要意义。传统的co浓度预测方法主要依赖于经验公式或者简单的数学模型，这些方法往往无法准确反映复杂的实际工况，导致预测精度不高。

2、近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习技术已经被广泛应用于各种预测任务中，显示出了强大的预测能力。然而，目前深度学习在磨煤机出口一氧化碳浓度监测应用时，只是利用与磨煤机出口co浓度相关的多个特征参数对神经网络模型进行了常规的训练，而没有更好的考虑不同类型特征参数对预测结果的影响，影响神经网络模型和预测结果。

技术实现思路

1、本专利技术为了解决上述问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，所述相关数据包括风温数据、风量数据、粉量数据和煤质CO动态析出数据。

3.如权利要求2所述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，所述BP神经网络模型中，风温数据使用ReLU激活函数，风量数据使用Sigmoid激活函数，粉量数据使用Tanh激活函数，煤质CO动态析出数据使用Leaky ReLU激活函数，剩余神经元使用Softmax激活函数。

4.如权利要求2述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，当风温数据超出预设的风温标准值...

【技术特征摘要】

1.煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，所述相关数据包括风温数据、风量数据、粉量数据和煤质co动态析出数据。

3.如权利要求2所述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，所述bp神经网络模型中，风温数据使用relu激活函数，风量数据使用sigmoid激活函数，粉量数据使用tanh激活函数，煤质co动态析出数据使用leaky relu激活函数，剩余神经元使用softmax激活函数。

4.如权利要求2述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，当风温数据超出预设的风温标准值时，增加风温数据对应的权重；当风量数据超出预设的风量标准值时，减小风量数据对应的权重；当粉量数据超出预设的粉量标准值时，增加粉量数据对应的权重；当煤质co动态析出数据超出预设的煤质标准值时，减小煤质co动态析出数据对应的权重。

5.如权利要求1所述的煤粉出口一氧化碳浓度估计方法，其特征在于，所述bp神经网络模型中的隐层神经元选择relu函数；从输入层开始，逐层计算神经元的输出；对于每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳中石，陈志强，刘卫华，邵旻，宋庆浩，李炜，张冰，彭阳，王若君，薛广伟，顾慧卉，杨晓雷，张博，蒿闪闪，李超，龙睿，张权锐，
申请(专利权)人：山东电力工程咨询院有限公司，
类型：发明
国别省市：