一种脱硝系统入口NOx浓度预测方法技术方案

本发明专利技术公开一种脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，本方法基于历史数据，从历史数据中学习指标间的映射关系，采用2种模型结合的思想，发挥不同模型的优势，对指标进行数据建模及预测。采用GBDT算法模型，对历史数据进行学习，预测指标的延迟时间，并根据预测的延迟时间，综合分析多个相关指标的信息，采用RNN算法学习相关指标对目标指标的影响关系，从而预测出目标指标相应的值。本方法预测速度快、可自动预测指标数值，较好地解决了脱硝优化实际工作中需要掌握指标测量值延迟时间以及相关指标预测的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种脱硝系统入口NOx浓度预测方法
本专利技术涉及一种脱硝系统入口NOx浓度预测方法，属于SCR烟气脱硝

技术介绍
目前，火电机组锅炉燃烧产生的NOx(氮氧化物)排放会造成严重的环境污染。要达到日益严格的环保指标，降低污染物排放，精准的脱硝优化控制非常重要。大多数火电机组系统采用选择性催化还原技术SCR对烟气进行脱硝，通过测量入口NOx浓度值进行相应的喷氨脱硝控制，并进一步实现相应的脱硝控制。广泛使用的检测分析仪对入口NOx浓度的测量有较大的迟延，无法及时反映SCR反应器入口NOx浓度的实时数值，因此得不到最佳的喷氨需求量。目前主要有两种方法来处理SCR入口NOx浓度值，方法一将入口NOx浓度延迟值当作入口NOx浓度的实时值，方法二根据专业知识和工作经验估计一个延迟时间，并进一步建立SCR入口NOx浓度预测的数据模型。精准的控制系统依赖于测量信号的准确性和实时性，SCR装置脱硝运行中，SCR入口NOx浓度是确定最佳喷氨量的重要依据，而检测分析仪对入口NOx浓度的测量存在迟延，方法一将入口NOx浓度的延迟值当作入口NOx本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS01)、获取训练数据，在电厂DCS系统数据库里，选取目标指标以及该指标的所有可能影响指标信息，按照一定的取数间隔，选取在正常运行状态下的历史数据，作为训练数据，其中目标指标为预测指标，即脱硝系统入口NOx浓度；/nS02)、从步骤S01的训练数据中抽取目标指标的关键指标和辅助指标，关键指标为影响目标指标数值的主要影响因素，辅助指标为除关键指标外可能影响目标指标数值的辅助影响因素；/nS03)、采用相关性分析，筛选辅助指标，将关键指标和筛选后的辅助指标合并在一起；/nS04)、对合并在一起的关键指标和辅助指标进行预处理；/...

【技术特征摘要】
1.一种脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01)、获取训练数据，在电厂DCS系统数据库里，选取目标指标以及该指标的所有可能影响指标信息，按照一定的取数间隔，选取在正常运行状态下的历史数据，作为训练数据，其中目标指标为预测指标，即脱硝系统入口NOx浓度；
S02)、从步骤S01的训练数据中抽取目标指标的关键指标和辅助指标，关键指标为影响目标指标数值的主要影响因素，辅助指标为除关键指标外可能影响目标指标数值的辅助影响因素；
S03)、采用相关性分析，筛选辅助指标，将关键指标和筛选后的辅助指标合并在一起；
S04)、对合并在一起的关键指标和辅助指标进行预处理；
S05)、建立延迟时间预测模型，设置脱硝系统入口NOx浓度的延迟时间参照值为n个，则建立n个延迟时间预测模型，每个延迟时间预测模型对应不同的延迟时间参照值；
S06)、将经过预处理的训练数据分别输入n个延迟时间预测模型，延迟时间预测模型经过预测后输出n个目标指标预测值，对n个延迟时间预测模型的输出进行评价，选择最优模型的延迟时间参照值Ti作为指标延迟时间；
S07)、建立目标指标预测模型，模型输入为经过预处理的训练数据，模型输出为训练数据延迟时间Ti后的目标指标值。


2.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：步骤S03中，采用皮尔森相关系数计算辅助指标与目标指标的相关性，皮尔森相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱；筛选辅助指标数据时，计算辅助指标数据与目标指标数据间的皮尔森相关系数，并计算相关系数的绝对值，然后对绝对值进行排序，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵媛，
申请(专利权)人：华电国际电力股份有限公司技术服务分公司，
类型：发明
国别省市：山东;37