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基于动态相关性引导图时空学习的循环流化床床温预测
Dynamic Correlation-Guided Graph Spatiotemporal Learning for Bed Temperature Prediction of Circulating Fluidized Beds
Guangwei Chen · Wenhui Ma · Honggui Han · Mingyue Xu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年11月 · Vol.22
本文提出一种融合动态相关性引导图卷积网络（GCN）与LSTM的混合模型，用于循环流化床床温预测，通过自适应学习空间拓扑与时间演化关系，显著提升多步预测精度，为工业过程异常预警提供支持。
解读: 该研究面向火电/化工领域CFB锅炉的床温预测，与阳光电源主营业务无直接关联。但其提出的动态图神经网络+时序建模方法论可迁移至光伏/储能电站智能运维场景：例如适配iSolarCloud平台对组串式逆变器温度、ST系列PCS热场、PowerTitan电池舱温升的多点协同预测与早期过热预警，建议在AI算法...