【摘 要】
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在我国电力行业中,火力发电占据重要地位,燃煤机组中烟气排放是造成大气污染的重要影响因素之一。目前大多数火电机组均采用选择性催化还原(SCR)技术实现烟气脱硝,以降低氮氧
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在我国电力行业中,火力发电占据重要地位,燃煤机组中烟气排放是造成大气污染的重要影响因素之一。目前大多数火电机组均采用选择性催化还原(SCR)技术实现烟气脱硝,以降低氮氧化物的排放量,同时采用烟气自动监控系统对NO_x的浓度进行实时测量,但由于其在测量烟气质量浓度时有较高的迟延,无法及时反映脱硝系统入口NO_x浓度的变化、指导反应器动作,本文以SCR脱硝反应器入口的NO_x浓度为研究对象,通过建立动态预测模型来实现反应器入口NO_x浓度的估计。本文对锅炉燃烧系统中影响NO_x生成的主要因素进行机理分析,选取了合适的相关变量。对现场数据进行预处理后,采用基于互信息的特征选择度量方法和前向搜索策略,选择出对NO_x浓度具有最大相关性且变量之间具有最小冗余性的辅助变量,该方法可以降低预估模型的复杂度。一方面,建立一种自适应修正模型参数的最小二乘支持向量回归机模型,该模型以总的预报误差为阈值,可以实现NO_x浓度的动态估计。另一方面,基于互信息法筛选出影响NO_x生成的阶次序列变量,将其作为最小二乘支持向量回归机的输入建立动态预估模型,完成对脱硝反应器入口NO_x浓度的估计,该模型弥补了传统的变量选择只能筛选出当前时刻静态变量的局限性。仿真结果表明,两种方法均可以有效实现NO_x浓度及时、准确的测量,对降低火电机组污染物排放具有重要意义。
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