【技术实现步骤摘要】
一种基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法
本专利技术属于燃煤电站烟气净化环保
，尤其涉及一种基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法。
技术介绍
为响应国家生态环保相关产业政策，国内绝大部分燃煤电站陆续完成了烟气净化的技术改造，即在原有机组设备的基础上新增或扩容了烟气脱硝、烟气除尘、烟气脱硫装备及其辅助设施。通常，环保装备按照出口污染物浓度低于排放限值且保留一定裕量的方式运行和调整，使得大气污染物得到了足效的控制与脱除，同时遗留了一些问题，如低浓度污染物的准确连续测量、环保装备的深度运行优化及精细化控制等。机组的运行过程中，DCS或SIS系统每日存储大量历史数据，这些数据来源于运行实际，是机组运行特性的全面、客观反映，不可改变，具备绝对真实性。如何正确运用历史数据，提取机组运行特性，使其更好地为运行实际服务，是摆在工程技术人员面前的一个重要课题。现有技术中,公开号为CN109472406A、公开日为2019年3月15日的中国专利技术专利申请公开了一种超低排放系统多装置多污染物协同脱除过程...
【技术保护点】
1.一种基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nA、数据采集及数据预处理：设定采样周期、采样总时长、机组和环保装备状态参数，在燃煤电站DCS或SIS系统数据库内采集运行数据，检查参数测点的完整性，同时对数据进行数据预处理，去除噪声和异常数据干扰，提高原始数据的质量，然后进入步骤B；/nB、对状态参数进行关键因素识别：首先通过方差来衡量数据变量的发散性，若方差接近于零，则该参数在采样期间数值基本不变，该参数与预测目标无关，予以剔除；关键因素识别依托相关性分析而得到状态参数对最终预测目标的影响程度或权重系数；对于不同的参数变量选择适宜的相关性分...
【技术特征摘要】
1.一种基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、数据采集及数据预处理：设定采样周期、采样总时长、机组和环保装备状态参数，在燃煤电站DCS或SIS系统数据库内采集运行数据，检查参数测点的完整性，同时对数据进行数据预处理，去除噪声和异常数据干扰，提高原始数据的质量，然后进入步骤B；
B、对状态参数进行关键因素识别：首先通过方差来衡量数据变量的发散性，若方差接近于零，则该参数在采样期间数值基本不变，该参数与预测目标无关，予以剔除；关键因素识别依托相关性分析而得到状态参数对最终预测目标的影响程度或权重系数；对于不同的参数变量选择适宜的相关性分析方法，以获得影响环保性能的关键因素及其权重系数，然后进入步骤C；
C、依托回归分析的环保装备性能预测模型搭建：选取关键因素作为环保装备性能预测模型的输入，采用回归分析技术搭建环保装备性能预测的数据模型，而回归分析技术所包涵的各算法具有各自适用情况，模型搭建时进行算法调优；为使数据模型持续地具有良好精度和性能，对模型进行多次的测试和迭代优化；然后进入步骤D；
D、模型有效性和准确性验证：对于回归类数据模型，模型评价指标主要有R2、RMSE、MAE、MAPE；各指标合理数值的大小，结合具体的业务知识，确定其误差数值范围，以符合业务目标需求；评价指标的数值作为模型参数调优的反馈，直至各项指标合理且最佳，即得到基于数据的性能预测建模结果。
2.根据权利要求1所述的基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法，其特征在于，所述步骤A中数据预处理包括测点参数辨识、数据集成、数据清理、光滑去噪、数据变换。
3.根据权利要求1所述的基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法，其特征在于，所述步骤B中相关性分析的具体方法有Pearson相...
【专利技术属性】
技术研发人员：李存文，冯前伟，刘晓萌，魏宏鸽，张杨，朱跃，
申请(专利权)人：华电电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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