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基于深度神經網絡的火電廠水冷壁結焦預警
摘要:水冷壁結焦現(xiàn)象一直普遍存在于依賴燃煤鍋爐的火電廠,焦層會影響熱傳導,可能引起水冷壁管超溫爆漏,造成經濟損失和人員傷亡,因此,實現(xiàn)對水冷壁結焦的預警是非常重要的。鑒于此,基于真實水冷壁故障數據,使用深度神經網絡進行水冷壁結焦狀態(tài)預測模型的建模。最終,模型在測試集上的MAE小于0.061,MSE小于0.0069,在合理的報警閾值內,模型可以提前12min進行預警。實驗結果表明,基于數據驅動的預測模型可以在水冷壁結焦預警問題中發(fā)揮很好的作用。
