【摘 要】
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对锅炉受热面积灰程度的有效预测，可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据。采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况，针对其序列非线性、非平稳性的特点，提出一种基于互补集合经验模态分解与时间卷积网络的受热面积灰预测方法。首先，通过互补集合经验模态分解将经过小波阈值去噪处理后的原始序列分解为一组子序列分量；然后，针对不同子序列分别构建基于时间卷积网络的时序预测模型，并优化网络超参数提升预测准确性；最后
【基金项目】
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国家自然科学基金（72071183）； 山西省自然科学基金（201901D111164）； 山西省回国留学人员科研资助项目（2020-114）； 中国高校产学研创新基金项目（2019ITA0cxy0023）资助；
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对锅炉受热面积灰程度的有效预测，可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据。采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况，针对其序列非线性、非平稳性的特点，提出一种基于互补集合经验模态分解与时间卷积网络的受热面积灰预测方法。首先，通过互补集合经验模态分解将经过小波阈值去噪处理后的原始序列分解为一组子序列分量；然后，针对不同子序列分别构建基于时间卷积网络的时序预测模型，并优化网络超参数提升预测准确性；最后，将各IMF分量的预测结果叠加得出清洁因子的预测数值。由实验结果可得，相较于其他两种模型，预测精度分别提高62.1%和57.1%,CEEMD-TCN模型对受热面积灰状况预测精度最高，验证了该模型的准确性和可靠性。
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