基于多物理场耦合与LSTM-Transformer的锅炉超温智能感知模型研究与应用

何钧; 游国军; 崔浩; 高皓威; 马永力

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基于多物理场耦合与LSTM-Transformer的锅炉超温智能感知模型研究与应用

更新时间：2026-07-15

- 基于多物理场耦合与LSTM-Transformer的锅炉超温智能感知模型研究与应用
- Vol. 50, Issue 3, Pages: 36-41(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
  2. 江西赣能股份有限公司丰城发电厂
  3. 江西水利电力大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM621.2;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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何钧, 游国军, 崔浩, et al. 基于多物理场耦合与LSTM-Transformer的锅炉超温智能感知模型研究与应用[J]. 2026, 50(3): 36-41.
DOI：

何钧, 游国军, 崔浩, et al. 基于多物理场耦合与LSTM-Transformer的锅炉超温智能感知模型研究与应用[J]. 2026, 50(3): 36-41. DOI：

摘要

针对深度调峰工况下，锅炉瞬态超温风险难以提前感知的行业难题，提出一种基于多物理场耦合模拟与LSTM-Transformer时序预测的锅炉超温智能感知模型。首先，通过锅炉耦合数值，模拟揭示温度动态响应机理，采用主成分分析方法降维提取关键特征；然后，用LSTM捕捉时序数据中的长期依赖关系，利用Transformer自注意力机制，捕捉多维物理变量间的复杂耦合关系，最终实现壁温预测以及超温风险分级。在江西某700 MW超临界机组的应用表明，模型能提前2 min预警到超温事件，预测平均绝对误差值低于0.8℃，决定系数超过0.92，将锅炉壁温管控从“事后波动修正”转为“事前预测调控”。该研究成果为火电机组深度调峰安全运行提供了新的技术路径。

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关键词

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