燃煤發(fā)電在電力工業(yè)中起著主導作用,電站燃煤產生的氮氧化物(NO_x)對環(huán)境造成了嚴重污染。選擇性催化還原法(SCR)脫硝是目前普遍采用的脫除電站NO_x的有效手段,建立精確的SCR脫硝系統模型是SCR脫硝控制的基礎。近年來電站信息化的發(fā)展使得過程數據的獲取變得愈發(fā)容易,但高維數據間存在復雜關系且包含大量不必要的信息,未經處理可能會導致維數災難并增加建模的復雜性。因此,本文針對SCR脫硝系統,通過互信息方法確定影響SCR反應器出口NO_x濃度的相關變量,并將篩選出的變量作為輸入用于SCR脫硝系統的建模,最終達到提高模型動態(tài)預估性能的目的。本文的主要內容包括:(1)論述了脫硝系統的研究背景和意義,介紹了建模的方法和研究現狀,并對SCR脫硝系統的結構、工藝流程、反應原理進行了詳細分析。(2)SCR脫硝系統是個復雜的非線性系統,反應器出口NO_x濃度的影響因素眾多,且存在著冗余變量的干擾。本文在互信息理論的基礎上,提出了一種分步式權重互信息的變量選擇方法,首先通過互信息對各輸入變量的時間序列進行分析,確定出各輸入變量的純遲延時間,然后通過引入互信息權重系數,提高了輸入變量選擇的準確度。(3)利用分步式權重互信息選出模型的輸入變量,采用極限學習機建立了SCR脫硝系統模型,并進一步利用遺傳算法對模型參數進行了優(yōu)化。仿真結果表明,優(yōu)化后的模型具有良好的預測精度和泛化能力。
【學位單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：X773
【部分圖文】：

華北電力大學碩士學位論文析（CCA）[8]；變量選擇則相反，僅從其中選出所需的子集，是一種包含的，沒有更改原始的變量空間。與變量提取相比，變量選擇具有以下優(yōu)勢：（1）變量提取后的新變量是原來變量的一個映射，不再具有原先的物理，而變量選擇僅選出原先變量集合的子集，不但保留了變量本身的特點，方定特定變量的重要程度，對模型也有了更好的解釋。（2）與變量選擇相比，變量提取多了將所有變量映射的步驟，算法復雜對較高，特別是針對高維數據，變量選擇更為合適。（3）在預測方面，變量提取仍需對所有變量進行映射，而變量選擇一旦了特定的變量，我們只需對選定的變量進行計算，建模消耗的時間和空間更變量選擇的基本步驟如圖 1-1 所示[9]。依據評估標準的不同，變量選擇算分為以下三類[10]：包裝（Wrapper）[11]、嵌入（Embedded）[12]和過濾（Fil]方法。

研究內容結構

華北電力大學碩士學位論文第2章 SCR 脫硝系統簡介SCR 脫硝技術最初興起于歐美，以其結構簡單，運行可靠，效率高，等優(yōu)點得以廣泛應用，我國于 21 世紀初將其引入并應用于燃煤電站的。SCR 脫硝系統主要由氨的儲備與供應系統、SCR 控制系統、脫硝反構成[36]。 SCR 脫硝系統工藝流程SCR 脫硝工藝流程如圖 2-1 所示。氣化的氨氣與稀釋空氣在混合器中充混合后進入脫硝反應器，在催化劑的作用下，氨氣與煙氣中大部分的還原形成 N2和 H2O，最后通過空氣預熱器等進入后續(xù)環(huán)節(jié)。

【參考文獻】

相關期刊論文 前7條

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本文編號：2832109