一种基于卷积神经网络（CNN）和Transformer的锅炉NOx排放预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的锅炉NOx排放预测方法。该方法充分融合了CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在长时序数据建模上的强大能力，从而实现对NOx的排放预测。本发明专利技术能够有效应对灵活深峰值调控对NOx排放的影响，有助于提升排放监控与管理效率，优化环保政策的执行，降低NOx排放，确保锅炉运行的环境合规性与经济效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及锅炉nox排放预测领域，尤其是一种基于卷积神经网络(cnn)和transformer的锅炉nox排放预测方法。

技术介绍

1、在锅炉nox排放控制中，精确的nox排放预测是确保环境合规性和优化能源利用效率的关键因素。准确的nox排放预测有助于优化燃烧过程，减少有害气体的排放，并保障锅炉的高效、安全运行。然而，锅炉nox排放受多种复杂因素的影响，如锅炉负荷、燃烧温度、空气供给量等，这些因素通常具有高度的非线性和时变特性，使得nox排放的预测更加复杂且具有挑战性。

2、传统的锅炉nox排放预测方法通常依赖于物理模型和经验公式，采用热力学原理对排放进行估算。然而，这些方法通常基于简化的假设，忽视了燃烧过程中的复杂动态变化，难以精确地捕捉nox排放在不同操作条件下的波动特性。此外，随着锅炉运行模式的多样化和调控策略的不断变化，传统的物理模型在实际应用中面临较大的预测误差，特别是在面对动态变化和灵活调控的情况下，预测效果有限。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于解决nox排放预测问题，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的锅炉NOx排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的锅炉NOx排放预测方法，其特征在于，在步骤S1中，从公开的燃煤锅炉各类参数数据，对采集的数据进行初步清洗，去除噪声、异常值和无效数据，构建历史案例数据库。

3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的锅炉NOx排放预测方法，其特征在于，在步骤S2中，从历史案例数据库中筛选出一部分数据作为实验数据集，并对筛选出的实验数据集进行预处理，具体分为...

【技术特征摘要】

1.一种基于卷积神经网络(cnn)和transformer的锅炉nox排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络(cnn)和transformer的锅炉nox排放预测方法，其特征在于，在步骤s1中，从公开的燃煤锅炉各类参数数据，对采集的数据进行初步清洗，去除噪声、异常值和无效数据，构建历史案例数据库。

3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络(cnn)和transformer的锅炉nox排放预测方法，其特征在于，在步骤s2中，从历史案例数据库中筛选出一部分数据作为实验数据集，并对筛选出的实验数据集进行预处理，具体分为以下步骤：

4.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：程玮琨，丁宇鸣，吴学崇，许伟强，
申请(专利权)人：华电电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：