[發明專利]一種火電機組NOX

在審

• 申請號: 202111253010.2
• 申請日: 2021-10-27
• 公開（公告）號: CN114091324A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 林金星;胡志;陸銘杰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06Q50/06;G06F17/10;G06F119/02
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 嚴志平

1.一種火電機組NO_X排放建模方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

基于影響火電機組NO_X排放的基本參數獲取火電機組歷史運行數據，建立訓練集D₀；

利用密度聚類算法和稀疏貪婪矩陣對訓練集D₀進行約簡，得到樣本代表集D₂；

基于樣本代表集D₂構建半參數支持向量回歸機模型，基于迭代重加權最小二乘法求解半參數支持向量回歸機模型的權重；

基于訓練集D₀，利用Apache Spark并行計算框架進行并行化設計，得到半參數支持向量回歸機模型的最終權重；

基于最終權重，利用Apache Spark并行化半參數支持向量回歸機模型，得到火電機組NO_X排放模型。

2.根據權利要求1所述的火電機組NO_X排放建模方法，其特征在于，所述建立訓練集D₀，包括：

根據燃燒過程的NO_X生成機理，確定影響NO_X排放值的輸入變量u₁，u₂，...，u_q；

令各輸入變量的階次分別為o₁，o₂，...，o_q；

建立訓練集D₀＝{(Φ_i，y_i)，i＝1，...，N₀}，其中，N₀為樣本數，Φ_i為第i個樣本的輸入向量，Φ_i由以前的輸出和輸入構成，Φ_i∈R^o×1。

3.根據權利要求2所述的火電機組NO_X排放建模方法，其特征在于，所述利用密度聚類算法和稀疏貪婪矩陣對訓練集D₀進行約簡，包括：

采用密度聚類算法對訓練集D₀進行粗約簡，得到聚類中心集合D₁＝{(Φ′_i，y′_i)，i＝1，...，N₁}，其中，N₁為聚類中心數，且N₁＜N₀；Φ′_i為聚類中心集合中第i個樣本的輸入向量，Φ′_i∈R^o×1；y′_i為聚類中心集合中第i個樣本的輸出，y′∈R；

采用稀疏貪婪矩陣算法從聚類中心集合D₁中提取一組能最大限度代表整個數據集的樣本代表集D₂＝{(X_i，y_i)，i＝1，...N₂}，其中，N₂為樣本數量，且N₂＜N₁；{X_i，i＝1，...，N₂}為基礎樣本輸入向量集，X_i為樣本代表集中第i個學習訓練樣本的輸入向量，且X_i∈R^o×1；y_i為樣本代表集中第i個樣本的輸出，且y_i∈R。