发明专利 已授权

一种燃煤电厂烟气脱硫过程净烟气SO2浓度预测方法

📄 申请号:CN202311276330.9 📄 发布日:2026/08/12

著录项目信息

申请日
2023-09-30
公开号
CN117313936B
公开日
2024-03-29
申请人
江南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

燃煤电厂烟气处理, 脱硫系统优化, 大气污染监测, 环保排放控制

摘要

本发明公开了一种燃煤发电烟气脱硫过程SO2含量动态预测方法,属于软测量技术领域。该方法通过将时序注意力引入GRU网络,根据不同时刻隐含层间的时序相关性,自适应分配注意力权重,提高模型时序特征表征能力;通过采用MIV算法计算获得不同过程变量的注意力权重向量,并嵌入NNG算法约束,以实现其系数的近似无偏估计;最后采用带变量注意力的NNG算法对GRU网络进行稀疏优化,降低模型复杂度。该方法能有效够表征神经网络权重矩阵变化情况,结合初始TAM‑GRU网络模型对不同输入过程变量进行相关性评价,进而挖掘不同输入过程变量与输出变量间的动态相关性,在有效剔除冗余变量并简化模型结构的同时提高其预测性能。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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