【摘 要】
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垃圾焚烧发电厂余热锅炉主蒸汽参数对焚烧厂的经济效益、运营稳定性和安全性起着至关重要的作用。焚烧炉内的燃烧过程是一个多输入多输出非线性的物理化学过程,必须考虑各因
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垃圾焚烧发电厂余热锅炉主蒸汽参数对焚烧厂的经济效益、运营稳定性和安全性起着至关重要的作用。焚烧炉内的燃烧过程是一个多输入多输出非线性的物理化学过程,必须考虑各因素间的影响。本文从焚烧系统的运行数据中选取合适的建模变量,建立多个输入多个输出的LSTM神经网络模型,训练并测试模型的预测准确性。该模型可根据实时数据动态更新和优化,对主蒸汽参数进行准确预测,为现场人员调整控制策略提供理论指导,从而提高生产运行的稳定性和经济性。
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