[發明專利]SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法及設備

在審

• 申請號: 202110829703.5
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113592163A
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 陳超;黃章勇;薛菲;鄢烈祥;周力;劉軍
• 申請（專利權）人: 漢谷云智（武漢）科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;B01D53/90;B01D53/56
• 代理公司: 武漢知伯樂知識產權代理有限公司 42282
• 代理人: 李金龍

本發明提供了一種SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法及設備。所述方法包括：獲取若干條鍋爐及SCR脫硝反應器的運行數據并進行預處理；確定預測模型的輸入輸出變量，采用分類算法構建預測模型，在預測模型中加入時變函數，獲取不同滯后時長下氮氧化物濃度預測結果，以預測結果中最小均方根誤差對應的時長為滯后時長，采用滑窗對預測模型進行更新；對更新后的預測模型進行訓練和測試，得到最終預測模型，采用最終預測模型實時對SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度進行預測。本發明可以精確預測SCR脫硝反應器入口的氮氧化物濃度，避免了對人工經驗的依賴，并且能夠對預測模型進行實時更新。

技術領域

本發明實施例涉及氮氧化物測試技術領域，尤其涉及一種SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法及設備。

背景技術

隨著環保需求的日益升級，電力行業已全面執行超低排放標準。為了控制污染物氮氧化物的排放，目前大部分燃煤機組普遍采用增大噴氨量、增加催化劑層數的解決方案，但由于SCR脫硝反應器入口氮氧化物波動劇烈、煙氣連續排放檢測系統（CEMS）測量數據代表性不足、SCR脫硝系統測量-控制過程遲滯，容易造成局部氨逃逸濃度超過設計值，很難達到精準噴氨的目的，這不僅影響到脫硝系統的安全、經濟、穩定運行，甚至還會危害下游系統設備。目前多使用人工智能算法對鍋爐出口氮氧化物的預測和優化，在大機組脫硝過程中，由于脫硝入口煙道截面較大，單臺鍋爐配兩臺SCR脫硝反應器（即選擇性催化還原脫硝反應器），煙氣流動場不均勻，且可能存在偏流，每臺脫硝反應器入口處的氮氧化物濃度也可能存在差異，通過人工智能算法預測鍋爐出口的氮氧化物濃度并不能用于指導脫硝過程的精準噴氨。因此，開發一種SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法及設備，可以有效克服上述相關技術中的缺陷，就成為業界亟待解決的技術問題。

發明內容

針對現有技術存在的上述問題，本發明實施例提供了一種SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法及設備。

第一方面，本發明的實施例提供了一種SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法，包括：獲取若干條鍋爐及SCR脫硝反應器的運行數據，剔除所述運行數據中的異常值，合并變化趨勢一致的同類型參數；確定預測模型的輸入輸出變量，采用基于數據驅動的分類算法構建預測模型，采用列隊競爭算法對模型性能影響較大的正則化參數和核函數寬度進行尋優，確定這兩個參數的最佳值，使模型誤差達到最小，提高模型的預測精度；在預測模型中加入時變函數，獲取不同滯后時長下氮氧化物濃度預測結果，以預測結果中最小均方根誤差對應的時長為滯后時長，采用滑窗對預測模型進行更新；對更新后的預測模型進行訓練和測試，得到最終預測模型，采用最終預測模型實時對SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度進行預測。

在上述方法實施例內容的基礎上，本發明實施例中提供的SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法，所述采用分類算法構建預測模型，包括：

其中，為目標函數最小值；的向量系數；為非線性變換；為向量系數的第N個元素；為向量系數的范數；為正則化參數；為第i個訓練集預測誤差向量；N為訓練集預測誤差向量的個數；b為預測模型參數；為第i個拉格朗日乘子；K為核函數；x為輸入向量；為第i個輸入向量；為預測模型；為第i個輸出向量；為約束條件。

在上述方法實施例內容的基礎上，本發明實施例中提供的SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法，所述時變函數包括：

其中，z為時變函數；為t時刻的參數值；為第K時刻的輸入向量；為第K時刻的時變函數輸出量；f為時變函數表達式。

在上述方法實施例內容的基礎上，本發明實施例中提供的SCR脫硝反應器入口氮氧化物濃度預測方法，所述最小均方根誤差包括：

其中，RMSE為均方根誤差；m為樣本個數；為第i個預測值；為第i個真實值。