[發(fā)明專利]一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010900256.3
• 申請(qǐng)日: 2020-08-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112016250A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-12-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陸強(qiáng);馬善為;曲艷超;陳晨;吳洋文;張鎮(zhèn)西;徐明新
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 陸薇薇

1.一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、獲取SCR脫硝系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)樣本；

步驟二、建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、激勵(lì)函數(shù)和學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法；

步驟三、隨機(jī)從步驟一所述原始數(shù)據(jù)樣本選取原始樣本容量的70%～95%數(shù)量的樣本作為訓(xùn)練樣本，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，剩余樣本作為預(yù)測(cè)樣本進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的相對(duì)誤差；

步驟四、篩選相對(duì)誤差大于20%的樣本，添加至不良樣本集，重復(fù)執(zhí)行步驟三和步驟四至大于等于50次；

步驟五、統(tǒng)計(jì)不良樣本集相同樣本的出現(xiàn)頻次，篩選出現(xiàn)頻次超過(guò)2的樣本標(biāo)記為不良樣本；

步驟六、剔除所標(biāo)記不良樣本，針對(duì)優(yōu)化后的樣本重新構(gòu)建和訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)所標(biāo)記的不良樣本，計(jì)算相對(duì)誤差；

步驟七、篩選相對(duì)誤差超過(guò)10%或以上的樣本確定為不良數(shù)據(jù)，篩選相對(duì)誤差小于5%或以下的樣本修正為非不良數(shù)據(jù)，針對(duì)剩余樣本重復(fù)執(zhí)行步驟六和步驟七至少3次后，將仍剩余樣本全部確定為不良數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，所述步驟二的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括隱含層、輸入層、輸出層以及各層節(jié)點(diǎn)數(shù)；所述輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)由原始數(shù)據(jù)樣本確定，所述隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)如下述公式計(jì)算：

式中：q為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，v為常數(shù)且滿足1v10。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，所述步驟二的激勵(lì)函數(shù)包括隱含層和輸出層的傳輸函數(shù)，隱含層輸出函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)、雙曲正切函數(shù)或ReLU函數(shù)，輸出層函數(shù)采用線性函數(shù)，函數(shù)表達(dá)式如下：

Sigmoid函數(shù)：；

雙曲正切函數(shù)：；

ReLU函數(shù)：；

線性函數(shù)：。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，所述步驟二的學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法包括梯度下降法、有動(dòng)量的梯度下降法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)的梯度下降法、Fletcher-Reeves共軛梯度法、Powell-Beale共軛梯度法、擬牛頓算法、一步正割算法和Levenberg-Marquardt法中的至少一種。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，所述SCR脫硝系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)包括脫硝系統(tǒng)設(shè)計(jì)參數(shù)、催化劑參數(shù)或系統(tǒng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種煙氣SCR脫硝系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)方法，其特征在于，所述步驟三，隨機(jī)抽樣方法包括抽簽法、隨機(jī)數(shù)法中的至少一種。