Transformer-IkNN风险态势感知：生物质掺烧机组烟风系统分析

"这篇文章是关于基于数据密度与Transformer-IkNN的掺烧机组烟风系统风险态势感知模型的研究。文章作者通过数据密度方法识别出掺烧机组的历史运行状态，并利用Transformer模型对未来运行特征进行预测。同时，通过集成近邻点信息（IkNN），对风险态势进行判断和预警，以保障掺烧机组的运行可靠性。实证分析表明，该模型能够有效地感知和预警掺烧机组在低负荷和高负荷两种典型状态下的风险情况。" 文章详细阐述了在实现"双碳"目标的过程中，生物质掺烧对于降低煤电机组碳排放的重要作用。然而，这一过程也可能带来烟风系统设备运行的风险。针对这一问题，研究者提出了一个创新的风险态势感知模型。首先，他们运用数据密度方法对海量的历史运行数据进行分析，以提取出具有代表性的运行状态，这有助于理解系统的常规行为模式。 接着，研究引入了Transformer模型，这是一种在自然语言处理领域表现优异的深度学习模型，它能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系。在本研究中，Transformer被用来预测掺烧机组烟风系统在未来时刻的运行特征，这为风险评估提供了前瞻性的依据。 然后，信息融合技术，特别是最近邻（IkNN）算法，被用于结合当前状态和邻近点的信息来判断风险。这种融合方法使得模型能够更准确地识别潜在的风险态势，提高预警的准确性。 通过实际数据的案例分析，研究者验证了该模型的有效性。结果显示，模型能成功地将掺烧机组的烟风系统状态归类为低负荷和高负荷两种典型状态，并且Transformer模型在预测未来特征时表现优于其他模型。此外，IkNN的信息融合策略在风险状态判断上展现出显著的效果，进一步证明了该模型对于感知掺烧机组烟风系统风险的实用性。 总结来说，这篇研究提供了一个结合数据密度、Transformer模型和信息融合技术的风险态势感知框架，这对于实时监控和预防掺烧机组烟风系统风险，确保电力系统的稳定运行具有重要意义。