發(fā)布時間：2020-07-15 19:18

【摘要】：近幾年大氣污染問題越來越不容忽視,氮氧化物排放控制也得到了越來越多的關(guān)注。我國煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)決定了火電的重要地位,對于火電廠氮氧化物排放,我國也做出了嚴(yán)苛的限制規(guī)定,火電廠也必須響應(yīng)國家要求做出相應(yīng)措施來減少氮氧化物的排放,因此火電廠氮氧化物排放問題研究顯得尤為重要。目前絕大部分建模都是靜態(tài)模型,但通過機(jī)理分析可知,氮氧化物的生成存在時延,靜態(tài)建模不夠準(zhǔn)確。為此,本文提出了基于時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)模型,對火電廠氮氧化物的排放進(jìn)行動態(tài)建模研究,并通過對比分析,驗證了動態(tài)建模的優(yōu)越性。文章首先通過對氮氧化物的生成機(jī)理分析,確定影響鍋爐氮氧化物生成的25個運行參數(shù)為輸入變量。其中爐膛溫度為爐膛內(nèi)部測得的3個層溫數(shù)據(jù),與傳統(tǒng)的采用尾部煙氣溫度代替爐膛溫度相比,提高了溫度測量的精度。接下來,采用因子分析法對輸入變量進(jìn)行了預(yù)處理,通過對輸入變量進(jìn)行因子分析,得到了 4個公共因子,代替原來的25個輸入變量,降低了原始輸入數(shù)據(jù)之間的共線性,也減小了模型運算量。接下來,分別采用支持向量機(jī)算法和時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對鍋爐氮氧化物排放進(jìn)行了靜態(tài)和動態(tài)建模研究,通過對比分析,驗證了時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的優(yōu)越性,與靜態(tài)的支持向量機(jī)模型相比,動態(tài)時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確度得到了進(jìn)一步提高。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：X831;TM621
【圖文】：

燃燒過程中會產(chǎn)生碳?xì)潆x子基團(tuán)Ｃｈ，，碳?xì)潆x子基團(tuán)Ｃｈ，與空氣中的Ｎ２相遇逡逑發(fā)生反應(yīng)，生成ＨＣＮ和ＣＮ等．ＨＣＮ和ＣＮ跟火焰中的０、ＯＨ基團(tuán)發(fā)生反應(yīng)，逡逑形成ＮＣＯ．進(jìn)一步被氧化生成ＮＯ。其總體反應(yīng)過程如圖２－１所示：逡逑８逡逑

逡逑支持向量機(jī)的基本原理為創(chuàng)建分類超平面作為決策曲面，將不同類別的數(shù)據(jù)逡逑分別位于平面兩側(cè)，且使得兩邊的點離該平面的距離最大。其原理圖如圖３－１所逡逑示。其中兩類樣本各自用方點和圓點來表示，Ｈ為分類線，氏和出分別是連接逡逑不同樣本中距離分類平面最近的點，且與分類平面平行的直線，它們相距的距離逡逑稱之為分類間隔。最佳分類線要求在準(zhǔn)確分類兩種樣本的前提下最大化分類區(qū)間逡逑值，即兩種類型的樣本相距最遠(yuǎn)。和Ｈ２上的訓(xùn)練樣本點稱為支持向量【４３：＞。逡逑□口口逡逑□邐口逡逑Ｈ邐、■＇、、邋口逡逑ｘ－邋ｃｏ＋ｂ－Ｑ邐口逡逑０邋＇、、、＇邋？／邋２逡逑0邋Ｏ邐／邋ＩＷＩ逡逑0逡逑圖３－１最優(yōu)分類面示意圖逡逑支持向量機(jī)通用的學(xué)習(xí)目標(biāo)可表示如下：逡逑Ｊ邋＝邋＾邋＋邋ｃＥ＾ｉ＾（ｙｉ，／ｆｅｗ））邐（３－３）逡逑與其他算法相比，支持向量機(jī)優(yōu)越性主要體現(xiàn)在如下幾點：逡逑（１）

核函數(shù)是整個支持向量機(jī)回歸非常重要的一個部分，它在高維空逡逑間利用簡單的線性回歸完成原始的復(fù)雜非線性回歸實現(xiàn)，這也是其優(yōu)越性所在，逡逑過程如圖３－２所示。這種變換大大減小了支持向量機(jī)解決復(fù)雜的高維問題時的運逡逑算量，也提高了建模精度。逡逑ｔ邋□邐ｔ逡逑ｌ邋°邐非線性映射ｎ逡逑Ｒ口口邐一＾邐□口逡逑ｏ邋0＼ａ邋ｎ邐ｏ＼ｎ逡逑0邋°逡逑邐？邋邐邐邐？逡逑樣本空間邐特征空間逡逑圖３－２核函數(shù)映射示意圖逡逑根據(jù)Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｓｃｈｍｉｄｔ原理［４４，４５］，能夠作為支持向量機(jī)回歸的核函數(shù)尤６ｃ，＋，逡逑是對稱正實數(shù)函數(shù)逡逑Ｋ｛ｘ，ｘ）邋＝邋｛（ｐ｛ｘ），（ｐ｛ｘ））邐（３－１１）逡逑常用的核函數(shù)有以下４種：逡逑（１）

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本文編號：2756903