偏最小二乘（PLS）模型是软测量等质量相关工业任务中最典型的数据驱动方法。然而，在PLS中，输入和输出数据之间只捕获了线性关系。在残差子空间中很难获得剩余的非线性信息，这可能会降低复杂工业过程中的预测性能。为了充分利用PLS残差子空间中的数据信息，本文提出了一种用于质量预测的深度残差PLS（DRPLS）框架。受深度学习的启发，DRPLS是通过连续堆叠多个PLS来设计的，其中前一个PLS的输入残差被用作层连接。为了增强表示，在使用它们堆叠高级PLS之前，对输入残差应用非线性函数。对于每个PLS，输出部分只是其先前PLS的输出残差。最后，通过将每个PLS的结果相加得到输出预测。在工业加氢裂化过程中验证了所提出的DRPLS的有效性。 关键词：深度残差偏最小二乘（DRPLS）、非线性函数、质量预测、软测量。
发展中世界工程技术院院士、华南理工大学陈皓勇教授作了题为“电力鸿蒙助力新型电力系统建设”的报告。征得陈教授同意，特与您分享。
北京四方继保自动化股份有限公司秦红霞副总裁兼总工程师作了题为“构网型技术研究与应用”的报告。征得秦总同意，特与您分享。
许继电气股份有限公司党委委员、副总经理樊占峰博士作了题为“智能微网控制保护新技术研究与应用”的报告。征得樊博士同意，特与您分享。
浙江省电力有限公司国网首席专家裘愉涛教高作了题为“继电保护面临的挑战与展望”的报告。征得裘专家同意，特与您分享。
陕西电力科学研究院副院长刘健博士作了题为“考虑不确定性的配电网静态安全分析”的报告。征得刘博士同意，特与您分享。
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