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摘要
火力发电是中国主要的发电方式,煤质优劣直接决定着发电厂的安全生产、经济效益,而收到基低位发热量是煤质优劣的关键指标之一。针对目前煤炭发热量测量程序复杂、不易实时监测等问题,基于高光谱图像和卷积神经网络,提出一种方便、快速的热值估计算法。通过高光谱数据采集系统对煤样进行光谱成像,经过高斯低通滤波以及主成分分析,消除采集噪声以及光谱通道之间的数据冗余性;然后采用邻域均值化数据采集方法获得平滑的训练数据与测试数据,搭建7层的卷积神经网络;通过实验验证了所提方法的有效性,结果显示该方法具有较高的预测精度。
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单位西北工业大学; 浙江浙能温州发电有限公司
