CONTENTS-Volume 33, No. 3
May-June 2024
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https://link.springer.com/journal/11630/volumes-and-issues/33-3
【引用格式】YU Haoyang, GAO Mingming, ZHANG Hongfu, CHEN Jiyu, LIU Jizhen, YUE Guangxi,Dynamic Modeling of Key Operating Parameters for Supercritical Circulating Fluidized Bed Units based on Data-Knowledge-Driven Method,Journal of Thermal Science, 2024, 33(3): 1216-1230.
30.Dynamic Modeling of Key Operating Parameters for Supercritical Circulating Fluidized Bed Units based on Data-Knowledge-Driven Method
基于数据-知识驱动的超临界循环流化床机组关键运行参数动态建模
YU Haoyang, GAO Mingming, ZHANG Hongfu, CHEN Jiyu, LIU Jizhen, YUE Guangxi
于浩洋，高明明，张洪福，谌际宇，刘吉臻，岳光溪
华北电力大学，国家能源集团新能源技术研究院，清华大学
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https://doi.org/10.1007/s11630-024-1935-y
Journal of Thermal Science, 2024, 33(3): 1216-1230.
摘要：为了解决循环流化床（CFB）机组智能和高效控制的迫切需求，开发超临界循环流化床（SCFB）机组关键运行参数的动态模型至关重要。因此，本文提出了数据知识驱动的SCFB机组床温、负荷和主蒸汽压力的动态模型。首先，采用知识驱动的方法建立SCFB机组关键运行参数的动态模型。模型参数基于单元的操作数据来确定，并进行持续优化。然后，利用双向长短期记忆结合卷积神经网络和注意力机制建立床温、负荷和主蒸汽压力的动态模型。最后，提出了基于临界权重法和变异系数法的协同集成方法，以建立数据知识驱动的SCFB机组关键运行参数模型。与其他方法相比，该模型具有较高的精度和拟合能力，能够有效捕捉动态特性，可为SCFB机组智能灵活控制模式的设计提供研究依据。
2024年第3期目次
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