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基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法

摘要

本发明公开了基于改进特征选择和XGBoost的火电机组烟气NOx生成量预测方法,首先根据火电机组运行机理初步获取NOx生成量相关影响因素,通过DCS系统获取火电机组烟气NOx生成量及其相关影响因素的历史数据,形成原始数据集,然后经过等距采样、数据标准化、特征选择数据预处理步骤后形成标准数据集,下一步利用标准数据集训练测试基于XGBoost算法的NOx生成量预测模型,最后利用该模型预测火电机组烟气NOx生成量;本发明充分全面的筛选出影响NOx生成量的各种相关因素,不仅提高了NOx生成量预测模型对于复杂多变工况的适应性,而且排除了无关因素对模型的干扰,并提高了NOx生成量预测模型的预测速度。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-19

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2021112714820 申请公布日:20220128

    发明专利申请公布后的撤回

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