[發明專利]脫硝系統NOx濃度預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011437818.1
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112766534A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 王祖林;韓碩;康俊杰;李云飛;藕泉江;胡國力;牛玉廣
• 申請（專利權）人: 河北國華定州發電有限責任公司;華北電力大學;北京達華潔能工程技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 北京專贏專利代理有限公司 11797
• 代理人: 于剛

本發明涉及火力發電技術領域，特別是涉及一種脫硝系統NOx濃度預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質，所述脫硝系統NOx濃度預測方法包括：獲取運行參數并對所述運行參數進行去噪處理；基于隨機森林算法，根據所述運行參數與NOx濃度的相關度選取若干個所述運行參數作為輸入變量；將所述輸入變量輸入到預訓練的深度學習雙向長短時記憶神經網絡進行處理以輸出NOx濃度預測值。本發明實施例提供的脫硝系統NOx濃度預測方法通過對火力發電系統相關運行參數進行去噪處理并確定與NOx濃度最相關的若干個運行參數作為輸入變量輸入到預訓練的模型，通過模型處理輸入NOx的預測濃度，可以使脫硝系統緊密跟隨輸入氣體中NOx的變化。

技術領域

本發明涉及火力發電技術領域，特別是涉及一種脫硝系統NOx濃度預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著大氣污染問題的日益凸出，我國對火電機組的大氣污染物排放進行了嚴格監管。精準的實現SCR(Selective Catalytic Reduction，選擇性催化還原)系統入口NOx濃度預測，進而實現污染物的超低排放，不僅關系到電廠的經濟效益，還與我國甚至世界人民的健康息息相關。

目前，國內外燃煤電站都采用SCR脫硝技術，其主要核心是噴氨系統的控制。為了實現NOx超低排放，有效地對SCR系統入口NOx的濃度進行預測可以實現超前控制，解決系統的延遲問題。目前火電廠SCR系統入口NOx濃度預測的方法主要分為兩類，機理建模和數據建模。由于火電廠SCR脫硝系統機理復雜，難以建立準確的預測模型，而利用歷史大數據建立的神經網絡模型，能夠較精確的實現NOx濃度的短期預測。

神經網絡是對數據進行特征提取，并與精確的響應值匹配，形成的一套有監督學習系統。以往的學習網絡大多是基于種類問題，對于有時序性質的數據無法充分挖掘數據中所包含的時序信息。因此，為了實現NOx污染氣體的超低排放，充分挖掘歷史數據中的時序信息，需要建立更加精確的預測模型。

發明內容

基于此，有必要針對上述的問題，提供一種脫硝系統NOx濃度預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

本發明實施例是這樣實現的，一種脫硝系統NOx濃度預測方法，所述脫硝系統NOx濃度預測方法包括：

獲取運行參數并對所述運行參數進行去噪處理；

基于隨機森林算法，根據所述運行參數與NOx濃度的相關度選取若干個所述運行參數作為輸入變量；

將所述輸入變量輸入到預訓練的深度學習雙向長短時記憶神經網絡進行處理以輸出NOx濃度預測值。

在其中一個實施例中，還提供了一種脫硝系統NOx濃度預測裝置，所述脫

硝系統NOx濃度預測裝置包括：

數據獲取模塊，用于獲取運行參數并對所述運行參數進行去噪處理；

選取模塊，用于基于隨機森林算法，根據所述運行參數與NOx濃度的相關度選取若干個所述運行參數作為輸入變量；

處理模塊，用于將所述輸入變量輸入到預訓練的深度學習雙向長短時記憶神經網絡進行處理以輸出NOx濃度預測值。

本發明實施例還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行上述脫硝系統NOx濃度預測方法的步驟。

本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行上述脫硝系統NOx濃度預測方法的步驟。