基于MI-LSSVM的NOx生成量动态软测量模型

赵征; 袁洪; 宋选锋

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基于MI-LSSVM的NOx生成量动态软测量模型

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燃煤机组NOx生成量的准确测量是改善脱硝控制品质的关键因素.针对电站锅炉长期处于变工况的动态过程,并考虑到辅助变量存在的时间异步以及NOx生成量测量存在的迟延问题,提出基于最小二乘支持向量机与互信息(MI-LSSVM)的燃煤机组NOx生成量的动态软测量方法.首先,介绍了数据预处理及辅助变量的选择;其次,根据理论知识及实际情况确定NOx生成量的测量迟延,以互信息最大化为准则,确定各个辅助变量的时间迟延;最后,将包含迟延信息的辅助变量数据与过去时刻的NOx测量数据作为输入,建立最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,实现动态软测量.基于某电厂330 MW机组的一段历史运行数据,验证了模型的预测效果.验证结果表明:基于MI-LSSVM的模型精度较单独使用LSSVM模型有明显的提高,且MI-LSSVM模型具有一定的提前预测功能.该模型不仅具有良好的预测效果,而且为脱硝系统喷氨量的准确控制奠定了良好的基础.

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来源
《自动化仪表》 |2018年第12期|31-3438|共5页
作者
赵征; 袁洪; 宋选锋;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院;

河北保定 071003;

华北电力大学控制与计算机工程学院;

河北保定 071003;

华北电力大学控制与计算机工程学院;

河北保定 071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类热工量的测量仪表;自动推理、机器学习;
关键词
燃煤机组; NOx生成量; 动态软测量; 主元分析; 最小二乘支持向量机; 互信息;

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