易中彪.基于LSTM-XGBoost组合的脱硫效率模型预测[J].电工技术,2024(2):32-36
基于LSTM-XGBoost组合的脱硫效率模型预测
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.02.010
中文关键词:  石灰石-湿法烟气脱硫  脱硫效率预测  LSTM-XGBoost组合预测算法
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作者单位
易中彪 华北电力大学控制与计算机工程学院 
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中文摘要:
      在石灰石-石膏湿法脱硫系统中影响脱硫效率的主要因素有浆液pH 值、液气比(L/G)、钙硫比(Ca/S)、 烟气流量和原烟气SO２ 浓度等.基于电厂实际运行数据,利用LSTM-XGBoost组合预测算法来预测脱硫系统的脱硫 效率,并采用平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE 和决定系数R２ 等模型评价指标对其准确性进 行验证.实验证明,基于LSTM-XGBoost组合预测的脱硫效率与电厂实际脱硫效率非常接近,精确度高,对火力发 电具有指导意义.
英文摘要:
      
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