Система сжигания котлов - это типичная динамическая система с множеством переменных, сильной связью, большой задержкой и множественным вводом/выводом. Сложно построить модель сжигания, соответствующую реальным рабочим условиям. В этой статье предлагается новый метод построения модели сжигания котла на основе двунаправленной рекуррентной единицы порога (Bi-GRU) и создается обучающая модель для системы сжигания в изменяющихся нагрузках (низкая, средняя, высокая нагрузки). В то же время используется градиентный бустинг деревьев решений (GBDT) для уменьшения размерности входной матрицы функций. Модель GBDT может оценивать веса различных функций в различных нагрузках и выводах и при этом идентифицировать функции, несущие максимальные коэффициенты веса. Модель выбора функций на основе GBDT может обеспечивать уменьшение изначальной размерности входов и при этом предоставлять теоретическое руководство для последующих стратегий управления сжиганием. Результаты вычислений на реальных рабочих данных показывают, что новая модель системы сжигания, построенная с использованием Bi-GRU и GBDT, может точно отражать динамические изменения расхода главного пара, давления главного пара и выброса NO_x в различных нагрузках. По сравнению с традиционной моделью рекуррентной нейронной сети (RNN), точность и производительность этой новой модели в этой статье значительно улучшились, и она имеет простую структуру и небольшой объем вычислений.

Система сжигания котлов; Двунаправленная рекуррентная единица порога; Градиентный бустинг деревьев решений; Функция вывода