一种锅炉炉内氮氧化物生成量预测建模方法

摘要

一种锅炉炉内氮氧化物生成量预测建模方法，本发明方法以锅炉运行参数为模型输入，氮氧化物浓度为输出，以历史运行数据作为模型训练样本，同时引入了遗传算法、序列向后选择以及自适应建模方法等对模型进行优化。经过优化后的模型可依据运行参数对炉膛出口氮氧化物浓度进行快速、准确地预测，适用于指导现场运行人员优化锅炉运行。与现有的炉内氮氧化物生成建模方法相比，本发明提出的方法计算响应更迅速，能为运行优化提供更多的帮助。本发明适用于锅炉炉内氮氧化物生成量预测建模。

主权项

一种锅炉炉内氮氧化物生成量预测建模方法，其特征在于，所述方法的步骤为：（1）采集电厂运行数据作为锅炉炉内氮氧化物生成量预测建模的原始样本；（2）检查（1）步所采集的样本数据完整性，检查数据中有无因接口程序或电厂检测仪器仪表故障产生的坏点；（3）基于（2）步的筛选得到的数据进行建模数据预处理，对各变量数据进行归一化处理；（4）将（3）步所获得的数据随机分为训练集和预测集，利用支持向量机建立锅炉运行参数与氮氧化物生成量之间的关系模型；广泛地选取对氮氧化物生成有影响的因素作为模型的输入变量，炉膛出口氮氧化物作为模型的唯一输出变量，采用序列后向选择的方法对模型的输入变量进行筛选，以确定最优的模型输入；选用径向基函数RBF作为支持向量机的核函数，引入遗传算法来优化支持向量机自身的三个参数C，ε和λ，为提高计算预测精度，同时还引入自适应的方法，定时更新模型以扩展模型的泛化能力；三个参数C，ε和λ，C表示惩罚因子；ε表示损失函数；λ表示径向基宽度。