基于KNN的电站锅炉排烟温度预测方法探讨

• 作者: 辛凯 陈运启
• 来源期刊: 化工与医药工程
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 排烟温度 KNN 预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 装备应用与研究
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TK229.6
• 语种: 中文

摘要

针对电站锅炉排烟温度过高的特征数据无法准确辨识的状况,提出一种基于KNN的预测方法.为了在没有任何历史故障信息的前提下定位排烟温度过高的变量,研究了KNN在电站锅炉排烟温度过高定位中的应用.首先将原始数据作为训练数据建立KNN模型,接着计算出待检测数据的检测指标,将其和现场实际排烟温度对比进行故障预测.结果 显示,该方法能够对排烟温度进行准确定位,有着显著的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈运启		8	1	1.0	1.0
2	辛凯		8	3	1.0	1.0