보일러 연소 시스템은 다변수, 강한 결합, 큰 시차 및 다중 입력/출력을 가진 전형적인 동적 시스템입니다. 실제 작업 조건을 충족하는 연소 시스템 모델을 구축하는 것은 매우 어렵습니다. 본 논문에서는 보일러 연소 시스템 모델링을 위한 새로운 방법으로 이중방향 게이트 순환유닛(Bi-GRU)을 기반으로 하여 변동 부하(낮은, 중간, 높은 부하)에서의 연소 시스템 훈련 모델을 만들었습니다. 동시에, 입력 특성 행렬의 차원을 줄이기 위해 그레디언트 부스트 의사결정 나무(GBDT)를 사용했습니다. GBDT 모델은 다양한 부하와 출력에서 다른 특성의 가중치를 평가하고 동시에 최대 가중치 계수를 가진 특성을 식별할 수 있습니다. GBDT 기반의 특성 선택 모델은 초기 입력 차원을 줄이고 동시에 연소 제어 전략을 위한 이론적 지침을 제공할 수 있습니다. 실제 운전 데이터 계산 결과는 Bi-GRU와 GBDT를 사용하여 구축된 새로운 연소 시스템 모델이 변동하는 부하에서 주 증기 유량, 주 증기 압력 및 NO_x 배출량의 동적 변화를 정확하게 반영할 수 있음을 보여줍니다. 기존의 순환 신경망(RNN) 모델과 비교했을 때, 본 연구에서 새로운 모델의 정확성과 성능이 크게 향상되었으며, 간단한 구조와 소량의 계산 양을 가지고 있습니다.

보일러 연소 시스템; 이중방향 게이트 순환유닛; 그라디언트 부스트 의사결정 나무; 출력 특성