【摘 要】
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为及时掌握锅炉再热器管壁减薄情况,基于锅炉再热器历史运行数据,结合三维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN),搭建了锅炉再热器厚度损失预测模型。利用某
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级)(科研类)(PXM2019_014224_000026)
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为及时掌握锅炉再热器管壁减薄情况,基于锅炉再热器历史运行数据,结合三维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3DCNN),搭建了锅炉再热器厚度损失预测模型。利用某电厂超临界660 MW机组锅炉再热器的运行数据,通过数据预处理构建三维变量作为模型的输入;通过对比不同结构模型的预测效果,确定3DCNN模型的最优结构;该方法在测试集上的最大绝对误差为12.04%,平均绝对误差为6.77%。结果表明,该方法能够比较准确地预测再热器管壁损失,方便电力企业及时掌握管壁厚度变化情
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