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基于LSTM的飞灰含碳量预测
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摘要
本文首先采用灰色关联的方法,分析了某火电厂350MW机组的主要运行参数与飞灰含碳量的相关性。在此基础上,采集了机组运行数据,并使用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了飞灰软测量模型。
作者
李奔
薛峰
刘四辈
机构地区
河北建投任丘热电有限责任公司
出处
《电力设备管理》
2021年第15期278-281,共4页
Electric Power Equipment Management
关键词
飞灰含碳量
神经网络
软测量模型
分类号
TM6 [电气工程—电力系统及自动化]
引文网络
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电力设备管理
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