基于GAN网络的燃煤电厂NOx排放预测

作者：张鑫; 曾磊; 曾卓; 康子为; 喻可; 陈玲红; 吴学成^*

来源：能源工程, 2023, 43(02): 57-64.

DOI：10.16189/j.cnki.nygc.2023.02.008

• 生成对抗网络
• GAN
• 自编码
• 互信息
• NOx排放预测

燃煤发电目前仍然是我国的能源主要来源，其中燃烧产生的NOx浓度对于节能减排至关重要，因此精确地预测NOx浓度对于后续的锅炉燃烧优化有着重要的作用。提出了一种基于GAN网络的NOx预测模型，采用互信息方法进行特征筛选，并利用自编码模型对特征进行降维操作。数据集来自于410 t/h煤粉锅炉的原始DCS历史数据，对GAN网络的转换器和判别器进行训练，最后利用转换器对模型性能进行验证，并与XGBoost、BPNN、GRU模型进行对比分析，结果表明GAN模型具有较高的准确度和较小的误差。

• 单位
  能源清洁利用国家重点实验室; 浙江大学