[發明專利]基于智能化KNN機制的燃煤鍋爐NOx

在審

• 申請號: 202210032494.6
• 申請日: 2022-01-12
• 公開（公告）號: CN114492961A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 朱亮;宋鑫
• 申請（專利權）人: 河北大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 石家莊國域專利商標事務所有限公司 13112
• 代理人: 胡素梅

本發明提供了一種基于智能化KNN機制的燃煤鍋爐NO_x排放預測方法。本發明基于KNN模型，該模型采用了基于學習的機制和一個知識庫，其中使用了空間分割方法、Lebesgue積分思想、聚類算法和其他算法等。首先構建知識庫；其次基于KNN模型使用LPBA算法，其中根據輸出數據對輸入參數進行分區，得到有效的元組聚類；再找到查詢t所屬的候選聚類，找到t的K個最近鄰，并求各最近鄰的權重，最終依據相關公式計算出查詢t的輸出。知識庫還需不斷更新。通過本發明中方法，燃煤鍋爐NO_x排放預測速度在亞秒級，預測誤差小于5mg/m³，且實施難度低，對于不同維度鍋爐參數兼容性強，易于推廣使用。

技術領域

本發明涉及燃煤鍋爐運營技術領域，具體地說是一種基于智能化KNN機制的燃煤鍋爐NO_x排放預測方法。

背景技術

燃煤發電中氮氧化物(NO_x，例如NO和NO₂)的產生是環境污染的一個重要來源，世界上許多國家都嚴格控制NO_x排放濃度。例如，中國的發電廠必須確保其鍋爐燃燒產生的NO_x排放符合排放標準；否則，他們將受到生態和環境專業部門的嚴厲懲罰。因此，有必要對燃煤鍋爐用戶進行NO_x監測和排放濃度控制。

NO_x控制技術主要分為兩類：燃燒過程控制和煙氣脫硝。燃燒過程控制技術試圖通過調整可控變量(如過量空氣系數、空氣分配模式和一次空氣與二次空氣的比率)來降低NO_x。燃煤鍋爐是一個復雜的強耦合系統，其NO_x排放特性受燃料類型、鍋爐負荷、燃燒器類型和運行模式等多種因素的影響，涉及湍流、燃燒、傳熱傳質等過程。因此，很難建立基于燃燒參數的NO_x預測模型。煙氣脫硝技術用于通過檢測鍋爐排放氣體中的NO_x含量來控制脫硝系統中還原劑的輸出。相比之下，由于中小型鍋爐燃燒過程控制中存在許多問題，所以當前主要采用煙氣脫硝的方法。

目前，選擇性催化還原(Selective Catalytic Reduction,SCR)因其高NO_x去除效率和無二次污染成為煙氣脫硝控制系統的核心技術。首先，控制系統設置氨氮摩爾比參數。其次，根據當前煙氣的流速、SCR NO_x入口的濃度和氨氮摩爾比參數，系統計算出合適的還原劑流速(如氨)。最后，通過流量比例積分微分(Proportion Integral Differential,PID)改變氨氣閥的開度來調整還原劑的實際流量。這種控制方法類似于開環控制，然后脫硝系統根據靜態物理性質計算還原劑的需求量。

煤燃燒過程中NO_x的產生和排放與燃燒方式密切相關，特別是燃燒溫度和過量空氣系數。在實際應用中，鍋爐燃燒參數變化較大，導致噴氨系統進出口氧含量和氮氧化物含量變化較大。由于注氨調節響應時間約為3分鐘，調節滯后嚴重；此外，長期在多塵環境中運行的NO_x測量儀器特別容易發生局部畸變，且其定期清洗和校準會使測量值發生突變。因此，即使采用脫硝系統，鍋爐出口NO_x仍經常超標。另外，目前的煙氣脫硝技術通常采用在線監測NO_x的方法。然而，在線監測儀器價格昂貴，運行和維護成本高，這大大增加了發電廠的負擔。

以軟件測量代替硬件測量是煙氣脫硝的發展趨勢。中小型鍋爐在世界上占很大比例；因此，建立適合中小型鍋爐的實時預測模型是一個重要的課題。

發明內容

本發明的目的就是提供一種基于智能化KNN機制的燃煤鍋爐NO_x排放預測方法，該方法以軟件測量的方式代替硬件測量，能夠準確地預測NO_x的排放量。

本發明是這樣實現的：一種基于智能化KNN機制的燃煤鍋爐NO_x排放預測方法，包括如下步驟：