發(fā)布時間：2019-11-21 02:56

【摘要】：選擇性催化還原(SCR)脫硝技術(shù)因?yàn)榫哂休^高的脫硝率、技術(shù)可靠、結(jié)構(gòu)簡單且氨氣逃逸率小等優(yōu)點(diǎn)已成為燃煤電站鍋爐控制NO_x排放的主要選擇。SCR反應(yīng)器入口NO_x含量及時、準(zhǔn)確的測量對調(diào)節(jié)噴氨量至關(guān)重要,同時也影響著SCR反應(yīng)器出口NO_x的排放。目前火電廠普遍采用煙氣在線監(jiān)測系統(tǒng)(CEMS)對NO_x含量進(jìn)行測量,煙氣分析儀進(jìn)行分析時需要一定的時間,因此測得的NO_x含量相對于NO_x真實(shí)值存在著一定的滯后。為了實(shí)現(xiàn)電廠SCR反應(yīng)器入口NO_x含量及時、準(zhǔn)確測量,本文利用最小二乘支持向量機(jī)建立SCR反應(yīng)器入口NO_x含量的軟測量模型,對NO_x含量進(jìn)行預(yù)測。本文以SCR反應(yīng)器入口NO_x含量為研究對象,首先對與NO_x含量有關(guān)的鍋爐燃燒參數(shù)進(jìn)行分析,選定了19個初始的相關(guān)變量;將采集的相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理、樣本優(yōu)選后,通過偏最小二乘法的交叉有效性分析和變量投影重要性分析最終選定了6個主要輔助變量,達(dá)到了簡化數(shù)據(jù)、減少冗余、降低維數(shù)的目的。進(jìn)行軟測量模型建立時,將選定的變量作為軟測量模型的輸入矢量,通過MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了一個多輸入單輸出的最小二乘支持向量機(jī)軟測量模型的建立。然后利用粒子群算法對最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)誤差懲罰因子C和徑向基核函數(shù)寬度s進(jìn)行尋優(yōu),有效克服了網(wǎng)格搜索法選取參數(shù)的盲目性,模型的精度得到有效改善。同時,建立了動態(tài)LSSVM軟測量模型,利用實(shí)時預(yù)報誤差,自適應(yīng)地修正模型參數(shù),不斷丟棄舊的訓(xùn)練樣本,同時加入新的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,實(shí)現(xiàn)模型的在線修正,通過該模型能更好的預(yù)測SCR反應(yīng)器入口NO_x含量。建立最小二乘支持向量機(jī)軟測量模型對SCR反應(yīng)器入口NO_x含量進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)NO_x含量的及時、準(zhǔn)確測量,對于提高噴氨量準(zhǔn)確性,減小氨逃逸,降低SCR反應(yīng)器出口NO_x排放,實(shí)現(xiàn)電廠節(jié)能減排有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
【圖文】：

模型輸出變量，實(shí)現(xiàn)對待測變量的預(yù)估。對于選取的易顧名思義，這些變量要易于獲取，而且這些變量和待測即通過選取的變量理論上可以解釋目標(biāo)變量。將獲取的輸入，借助計算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)待測變量的輸出。輸入變量出變量也就是主導(dǎo)變量。另外，為了得到合適的模型，數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，，最終很好的預(yù)測出輸出變術(shù)近些年來得到廣泛的應(yīng)用，這主要得益于對主導(dǎo)變量、投資低、無需繁雜的后續(xù)維護(hù)保養(yǎng)，并且對于主導(dǎo)變模型的選取、數(shù)據(jù)的采集與處理、軟測量模型構(gòu)建、軟測量鍵步驟共同構(gòu)成了完整的軟測量方案[13][14]，其中軟測量助變量和主導(dǎo)變量相關(guān)數(shù)據(jù)。整個方案的核心與關(guān)鍵是立什么類型的模型。如圖 1-1 所示，是軟測量基本工作

圖 2-1 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險、置信范圍、結(jié)構(gòu)風(fēng)險關(guān)系圖向量機(jī)非線性、高維數(shù)、小樣本、局部極小值等問題方面支持向量要是由于采用 VC 維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，進(jìn)而可以中的泛化問題，提高了軟測量模型的泛化能力。另外，支持習(xí)問題轉(zhuǎn)化為一個凸二次型規(guī)劃問題，從理論上得到了唯一部極值、過學(xué)習(xí)等問題有很好的解決效果[20]。性支持向量回歸機(jī)量機(jī)的學(xué)習(xí)方法最早是在模式識別領(lǐng)域發(fā)展起來的，主要用apnik 將其推廣應(yīng)用于函數(shù)估計擬合中，得到了用于回歸估計，稱之為支持向量回歸機(jī)[28]（Support Vector Regression，SV于函數(shù)擬合問題的思路就是將用于分類的 SVM 的損失函數(shù) 不敏感函數(shù)可以用來權(quán)衡預(yù)測值和實(shí)測值的差別，如果預(yù)測 范圍內(nèi)，則定義損失為 0，具體形式如下：
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X773

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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本文編號：2563814