Оксид азота, выделяющийся угольным котлом в тепловой электростанции, является одним из основных источников загрязнения атмосферы. Создание эффективной модели прогнозирования выбросов оксида азота является основой для их снижения. Учитывая объемные и высокоразмерные данные системы управления тепловой электростанции и многопараметричные и многопеременные характеристики угольного котла, использование метода главных компонент для извлечения характеристик из распределенных данных системы управления тепловой электростанции устраняет взаимосвязи между различными переменными. Затем извлеченные характеристики используются в качестве входных данных для сети LSTM для получения модели прогнозирования выбросов оксида азота на тепловой электростанции. Результаты показывают, что сеть LSTM и модель RNN превосходят модель LSSVM в прогнозировании, причем точность предлагаемой сети LSTM в этой статье достигает 79%, превышая другие две модели на среднеквадратическую погрешность.

тепловая электростанция; выбросы NOx; модель прогнозирования; сеть LSTM; RNN; LSSVM; метод главных компонент; извлечение характеристик