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龙图腾网获悉苏州西热节能环保技术有限公司;西安热工研究院有限公司申请的专利一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116564441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310591280.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型及方法是由李明磊;黄飞;何金亮;周健;宋玉宝;张建华;李伟;李博;韩宝庚;孙宝仁;李延怀;赖福生;朱安钰设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型及方法，该模型为数据驱动型带遗忘因子的在线自学习极限学习机模型，模型的输入为包含机组负荷、总风量、总煤量、除尘器各电场二次电压与二次电流强度值、振打周期在内的数据，模型的输出为燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度值。本发明采用数据驱动型带遗忘因子的在线自学习极限学习机模型，计算速度更快速，计算方法可靠、有效，输入数据多样化，计算精度更高，能为燃煤电厂干电除尘器优化控制提供模型支撑，为电厂运行人员进行干电除尘器的优化运行提供指导与参考，可解决目前干电除尘系统实际运行中电耗高、运行人员操作强度大等问题，可提高机组干电除尘系统运行的安全性与经济性。

本发明授权一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型的预测方法，其特征在于，所述燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度预测模型为数据驱动型带遗忘因子的在线自学习极限学习机模型，所述模型的输入为包含机组负荷、总风量、总煤量、除尘器各电场二次电压与二次电流强度值、振打周期在内的数据，所述模型的输出为燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度值； 所述预测方法包括以下步骤： 首先，获取包含机组负荷、总风量、总煤量、除尘器各电场二次电压与二次电流强度值、振打周期在内的输入数据，随后进行数据筛选； 随后，将筛选后的数据送入数据驱动型极限学习机模型进行模型初始化计算； 最后，将在线更新筛选后的数据输入带遗忘因子的在线自学习极限学习机模型进行在线模型计算，输出燃煤电厂干电除尘出口烟尘排放浓度值； 所述数据驱动型极限学习机模型进行模型初始化计算的步骤包括： 1将极限学习机的隐含层节点数目设定为，输出预测均方误差期望阈值设定为； 2随机设定数据驱动型极限学习机模型的输入权重矩阵W与偏置量矩阵b； 3对隐含层节点数进行增加处理，增量节点数为，则，同样对新增加的隐含层节点随机设定输入权重与偏置量，则由于隐含层节点数增加后的输入权重矩阵以及偏差矩阵迭代计算公式为： ； 4隐含层节点输出计算激励函数对隐含层节点输出进行计算，计算公式为： ； 进而得出隐含层节点输出矩阵T； 5隐含层节点的输出权重矩阵更新公式为：； 6计算增加隐含层节点后的均方误差Mse，如果均方误差Mse在期望阈值以内，则模型初始化计算结束，否则返回步骤3迭代计算。

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