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摘要
为了建立高精度的燃煤锅炉NOx排放量预测模型，提出了一种考虑时延特征的基于深度学习的燃煤锅炉NOx排放量建模算法。结合机理分析和lasso算法分析特征变量重要性，选取与NOx排放量最相关的变量，进一步分析所选取变量与NOx排放量之间的时延相关性；确定模型输入变量后，采用经验模态分解方法对输入变量时间序列进行分解，提取其中的频域信息与时域信息，构造建模数据库；设计深度神经网络结构并优化网络参数，建立NOx排放量预测模型。基于火电厂实际运行数据的实验结果表明，在多种工况下，所提出的算法预测误差均小于2%,能够满足实际生产对NOx排放量预测精度的要求。
