SCR反應器入口NOx含量的軟測量方法研究.pdf

1、選擇性催化還原(SCR)脫硝技術因為具有較高的脫硝率、技術可靠、結(jié)構簡單且氨氣逃逸率小等優(yōu)點已成為燃煤電站鍋爐控制NOx排放的主要選擇。SCR反應器入口NOx含量及時、準確的測量對調(diào)節(jié)噴氨量至關重要，同時也影響著SCR反應器出口NOx的排放。目前火電廠普遍采用煙氣在線監(jiān)測系統(tǒng)(CEMS)對NOx含量進行測量，煙氣分析儀進行分析時需要一定的時間，因此測得的NOx含量相對于NOx真實值存在著一定的滯后。為了實現(xiàn)電廠SCR反應器入口NOx含量

2、及時、準確測量，本文利用最小二乘支持向量機建立SCR反應器入口NOx含量的軟測量模型，對NOx含量進行預測。
　　本文以SCR反應器入口NOx含量為研究對象，首先對與NOx含量有關的鍋爐燃燒參數(shù)進行分析，選定了19個初始的相關變量；將采集的相關數(shù)據(jù)經(jīng)過標準化處理、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，達到了簡化數(shù)據(jù)、減少冗余、降低維數(shù)的目的。進行軟測量模型建立時，將選定的變量作

3、為軟測量模型的輸入矢量，通過MATLAB編程實現(xiàn)了一個多輸入單輸出的最小二乘支持向量機軟測量模型的建立。然后利用粒子群算法對最小二乘支持向量機參數(shù)誤差懲罰因子C和徑向基核函數(shù)寬度?進行尋優(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，利用實時預報誤差，自適應地修正模型參數(shù)，不斷丟棄舊的訓練樣本，同時加入新的數(shù)據(jù)作為訓練樣本，實現(xiàn)模型的在線修正，通過該模型能更好的預測SCR反應器入口