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公开(公告)号：CN111222708B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010032763.X
申请日：2020-01-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习动态建模的发电厂燃烧炉温度预测方法，包括如下步骤：在燃烧炉温度切换到新的工况时，采集一组系统的输入输出数据；用历史温度工况下构建的燃烧炉系统模型在新的工况的输入进行预测，其输出作为历史模型对当前过程动态特性的先验知识；通过对当前输入和历史模型在当前输入下的预测输出，构建知识迁移向量；在高斯过程模型的训练中，这组迁移向量的系数也作为超参数进行训练；利用训练完的高斯动态模型进行预测。利用本发明方法，可以在新的工况采集样本较少的情况下，通过对过程的历史知识进行迁移，快速高效地构建过程的动态高斯模型，为后续的过程在新工况下基于模型的预测控制以及调度优化工作奠定基础。
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公开(公告)号：CN111222708A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010032763.X
申请日：2020-01-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习动态建模的发电厂燃烧炉温度预测方法，包括如下步骤：在燃烧炉温度切换到新的工况时，采集一组系统的输入输出数据；用历史温度工况下构建的燃烧炉系统模型在新的工况的输入进行预测，其输出作为历史模型对当前过程动态特性的先验知识；通过对当前输入和历史模型在当前输入下的预测输出，构建知识迁移向量；在高斯过程模型的训练中，这组迁移向量的系数也作为超参数进行训练；利用训练完的高斯动态模型进行预测。利用本发明方法，可以在新的工况采集样本较少的情况下，通过对过程的历史知识进行迁移，快速高效地构建过程的动态高斯模型，为后续的过程在新工况下基于模型的预测控制以及调度优化工作奠定基础。
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