粗糙集在控制燃煤電廠NOx排放中的應用研究.pdf

1、隨著環(huán)境污染的日益嚴重，對NOx排放的控制越來越嚴格?？刂芅Ox排放的方法有很多，但是如果能夠在燃料的燃燒階段就減少NOx的生成，會使NOx的控制更加經(jīng)濟高效。
　　本文首先對降低燃煤電站鍋爐 NOx排放的幾種研究方法進行了對比，指出目前對NOx的控制主要包括燃燒優(yōu)化和煙氣吸收兩種方法。相比于用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法對燃煤鍋爐進行燃燒優(yōu)化，粗糙集無需建立復雜的數(shù)學模型，也無需現(xiàn)場的燃燒調(diào)整實驗數(shù)據(jù)，只需要用簡單的約簡算法對運行歷史

2、數(shù)據(jù)進行挖掘，就能得到與NOx排放值相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化運行區(qū)間，從燃燒階段減少NOx的生成。
　　然后本文介紹了基于分辨矩陣的改進屬性約簡算法和基于核值的值約簡算法。經(jīng)過改進的屬性約簡算法不需要進行復雜的邏輯運算，便于用程序語言進行實現(xiàn)，且用于存儲分辨函數(shù)的內(nèi)存大大減少，提高了程序的運行效率。值約簡算法能夠?qū)傩约s簡后的規(guī)則進行進一步的精簡，使最終得到的規(guī)則數(shù)少而精。同時本文用可視化集成開發(fā)環(huán)境 VC++6.0對該算法進行實現(xiàn)，使挖掘

3、過程和得到的知識更加直觀。用某機組的運行數(shù)據(jù)對該算法進行驗證，最終得到的結(jié)果表明該算法能夠獲得正確且精煉的規(guī)則集。
　　最后用該算法對某300MW機組200MW負荷下的NOx排放數(shù)據(jù)進行挖掘。首先確認與 NOx排放相關(guān)的優(yōu)化參數(shù)即待挖掘條件屬性，得到待挖掘的決策表。在對數(shù)據(jù)預處理和離散化后，用上述屬性約簡算法和值約簡算法進行挖掘。對約簡后得到的排煙溫度、燃燒器擺角、各層二次風風門開度、各引送分機風量等11個屬性進行相關(guān)性分析，結(jié)果