火電機(jī)組選擇性催化還原技術(shù)（SCR）脫硝反應(yīng)器過程復(fù)雜多變,采用機(jī)理建模的SCR脫硝反應(yīng)器出口NO_x質(zhì)量濃度預(yù)測難以取得良好的效果。基于火電廠的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),將主成分分析（PCA）和隨機(jī)森林（RF）相結(jié)合建立了SCR脫硝反應(yīng)器出口NO_x質(zhì)量濃度預(yù)測模型。在建模過程中,采用主成分分析方法計(jì)算各個(gè)變量的貢獻(xiàn)率來篩選變量,進(jìn)而對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,并與支持向量機(jī)（SVM）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測性能進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:采用PCA變量選擇方法確定SCR系統(tǒng)模型的輸入變量是可行和有效的;與SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,RF算法得到的SCR系統(tǒng)模型具有更好的預(yù)測效果。

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【部分圖文】：

圖1 SCR反應(yīng)示意圖

影響SCR反應(yīng)的物理因素很多,機(jī)理過程十分復(fù)雜[20-22],反應(yīng)過程如圖1所示,在催化劑作用下發(fā)生的主要化學(xué)反應(yīng)有:火電廠的鍋爐燃燒受到許多因素的影響,從火電廠SIS系統(tǒng)中提取的煙氣流量、機(jī)組負(fù)荷、溫度、壓力、氧量、入口NOx質(zhì)量濃度等都對(duì)脫硝系統(tǒng)出口的NOx質(zhì)量濃度有直接影響....

圖2 RF模型結(jié)構(gòu)

在模型結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)中,當(dāng)前時(shí)刻的SCR出口NOx質(zhì)量濃度會(huì)受到上一時(shí)刻出口NOx質(zhì)量濃度的影響,因此將上一時(shí)刻出口NOx質(zhì)量濃度和篩選出的6個(gè)主成分變量作為RF模型的7個(gè)有效的輸入變量。經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)調(diào)試,最終確定隨機(jī)森林的決策樹數(shù)目為400棵,變量數(shù)d1為2。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采取訓(xùn)練數(shù)據(jù)為....

圖3 基于隨機(jī)森林模型的訓(xùn)練結(jié)果

為了驗(yàn)證RF模型對(duì)SCR反應(yīng)器出口NOx排放質(zhì)量濃度的預(yù)測性能,通過對(duì)RF模型與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及SVM模型進(jìn)行比較,得到1152組測試數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,如圖3～圖6所示。表2給出了優(yōu)度R2、均方根誤差RMSE和訓(xùn)練模型時(shí)間t耗時(shí)的預(yù)測結(jié)果。圖4基于隨機(jī)森林模型的測試結(jié)果

圖4 基于隨機(jī)森林模型的測試結(jié)果

圖3基于隨機(jī)森林模型的訓(xùn)練結(jié)果圖5基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試結(jié)果

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