数据密度与Transformer-IkNN: 掺烧机组烟风系统风险智能感知

本文主要探讨了"基于数据密度与Transformer-IkNN的掺烧机组烟风系统风险态势感知模型"，针对生物质掺烧在减少煤电机组碳排放、推动实现"双碳"目标过程中可能带来的烟风系统运行风险问题。作者贾雪枫、李存斌和周颖来自华北电力大学经济与管理学院，他们利用创新的方法来解决这一挑战。 首先，文章提出了一种基于数据密度的策略，通过对历史海量数据的分析，识别出烟风系统在不同工况下的典型状态。这一步骤对于理解和掌握设备正常和异常行为至关重要，有助于构建一个稳定的数据基础。 接下来，他们引入Transformer模型，这是一种强大的深度学习架构，特别适用于序列数据的处理。通过Transformer模型，他们能够预测未来时刻掺烧机组烟风系统的运行特征，相较于传统模型，Transformer的优势在于其自注意力机制，能够捕捉到数据中的复杂依赖关系。 然后，融合近邻点信息是文章的核心环节。IkNN（即最近邻搜索）方法被用于结合附近的运行实例，对预测结果进行校验和风险评估。通过这种方式，模型能够实时监控并及时发现潜在的风险，提高了风险预警的准确性。 最后，作者通过实际数据进行算例分析，验证了所提出的模型在掺烧机组烟风系统风险态势感知方面的有效性。结果显示，模型能够有效地将运行状态划分为低负荷和高负荷两类，并且Transformer模型在预测未来特征上表现出色。近邻信息的融合进一步增强了模型在风险识别和预警上的性能。 这篇论文提出了一种创新的风险态势感知模型，它结合了数据密度分析、Transformer模型和近邻信息融合技术，能够准确地识别和预警掺烧机组烟风系统的运行风险，从而保障电力系统的可靠性和安全性。这对于推进绿色能源转型以及保障环境可持续性具有重要意义。