一种基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的SCR脱硝系统优化方法和系统，该方法充分利用电厂分布式控制系统、厂级信息监控系统及管理信息系统中海量的实际运行数据，基于SCR脱硝系统机理模型，采用人工智能建模理论重构SCR脱硝系统优化模型，为脱硝系统的优化运行提供控制策略，从而实现系统的高效率和低能耗。相对于传统方法，本发明专利技术所提及的方法以历史运行数据为参考依据，具有更准确、更智慧和更可靠的优点。

A Method and System for Operation Optimization of SCR Denitrification System Based on Large Data

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法和系统
本专利技术涉及燃煤锅炉大气污染物控制
，具体而言涉及一种基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法和系统。
技术介绍
在当今大数据时代背景下，大数据分析技术已经在社会各领域得到广泛应用。我国燃煤电站信息化、数字化水平已大幅度提高，分布式控制系统(DCS)、厂级信息监控系统(SIS)以及管理信息系统(MIS)等已在燃煤发电厂普遍应用。这些系统产生的大量电厂实际运行数据大多被闲置，数据缺乏深度利用，造成资源浪费。因此，本专利技术在SCR脱硝系统理论模型的基础上，提出一种基于大数据分析的SCR脱硝系统建模方法，该方法能够充分利用电厂海量的实际运行数据，采用大数据建模理论建立SCR脱硝系统模型，对脱硝系统优化运行具有重要的指导意义。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种基于大数据的SCR脱硝系统优化方法和系统，该方法充分利用电厂分布式控制系统(DCS)、厂级信息监控系统(SIS)及管理信息系统(MIS)中海量的实际运行数据，基于SCR脱硝系统机理模型，采用人工智能建模理论重构SCR脱硝系统优化模型，为脱硝系统的优化运行提供控制策略，从而实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1：创建燃煤电站SCR脱硝系统的理论模型，提取燃煤电站SCR脱硝系统的历史运行数据作为模型的输入变量，将SCR反应器出口NOx浓度作为模型的输出变量；S2：对所述历史运行数据进行预处理，提取出稳定工况下的参数数据作为建模数据；S3：对建模数据进行降维处理；S4：利用降维后的建模数据以创建初始优化模型；S5：寻找初始优化模型中参数的全局最优解，获取最终的实际优化模型；S6：采用测试集对实际优化模型进行性能评价。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1：创建燃煤电站SCR脱硝系统的理论模型，提取燃煤电站SCR脱硝系统的历史运行数据作为模型的输入变量，将SCR反应器出口NOx浓度作为模型的输出变量；S2：对所述历史运行数据进行预处理，提取出稳定工况下的参数数据作为建模数据；S3：对建模数据进行降维处理；S4：利用降维后的建模数据以创建初始优化模型；S5：寻找初始优化模型中参数的全局最优解，获取最终的实际优化模型；S6：采用测试集对实际优化模型进行性能评价。2.根据权利要求1所述的基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述历史运行数据的来源包括电厂分布式控制系统、厂级信息监控系统和管理信息系统。3.根据权利要求1所述的基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述输入变量包括机组发电功率、喷氨量、SCR反应器入口烟温、入口烟气含氧量、出口烟气含氧量、入口NOx浓度和脱硝效率中的几种或者全部。4.根据权利要求1所述的基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行预处理是指，对历史运行数据进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。5.根据权利要求1所述的基于大数据的SCR脱硝系统运行优化方法，其特征在于，所述方法还包括：采用主成分分析法对建模数据进行降维处理。6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张友卫，金保昇，孙栓柱，孙和泰，张勇，周春蕾，朱洁雯，李逗，黄翔，孔志伟，许国强，王明，周志兴，魏威，肖明成，佘国金，孟嘉，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，东南大学，国网江苏省电力有限公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32