一种基于自编码的脱硝预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自编码的脱硝预测控制方法，包括：（1）对入口NO

【技术实现步骤摘要】
一种基于自编码的脱硝预测控制方法


[0001]本专利技术涉及脱硝系统控制领域，具体涉及一种脱硝预测控制方法。

技术介绍

[0002]随着环保意识的提高,火电厂氮氧化物的排放问题引起了社会的关注。选择性催化还原方法(selective catalytic reduction,SCR)普遍采用于火电厂的脱硝系统中,喷氨量的控制是脱硝系统的关键问题,若不能得到有效控制,不仅影响火电厂脱硝效率,而且氨逃逸有可能会造成二次污染。
[0003]现有针对喷氨量的控制大多根据系统参数对入口NO
x
浓度进行预测，由此进行喷氨调控，此调控方式不够精确且存在一定的迟滞，对喷氨的调节不够精准。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，提供一种能为喷氨装置提供精准前馈的控制方法。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术提供了一种基于自编码的脱硝预测控制方法，包括以下步骤：
[0006](1)对入口NO
x
的历史数据进行工况识别，通过Smoothed z
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自编码的脱硝预测控制方法，其特征在于，所述脱硝预测控制方法包括以下步骤：(1)对入口NO
x
的历史数据进行工况识别，通过Smoothed z
‑
score algorithm算法，最终输出入口NO
x
状态信息Y；(2)对输入特征变量进行标准化处理；所述输入特征变量包括各给煤机的给煤量、一次风量、二次风量、负荷指令、省煤器出口氧、炉膛出口烟温，用X表示，X＝{x1,x2,
…
x
n
}；(3)利用滑动窗口相关法将标准化后的输入特征变量X和入口NO
x
状态信息Y的时间对齐，获得编码后的样本；(4)利用随机森林对编码后的样本进行训练，获得入口NO
x
趋势预测模型；(5)脱硝系统投运时，根据输入特征变量的实时数据，结合入口NO
x
趋势预测模型，获得入口NO
x
状态信息，最终输出前馈氨量，加上反馈氨量之和，获得最终氨量，由此通过DCS中氨量转阀门模块，输出阀门的开度，进行喷氨量的控制。2.根据权利要求1所述的脱硝预测控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中入口NO
x
状态信息最终输出包括1、0、
‑
1，分别表示入口NO
x
突增、入口NO
x
平稳、入口NO
x
突降三种工况状态。3.根据权利要求2所述的脱硝预测控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中对入口NO
x
的历史数据进行工况识别，首先采用z
‑
score对入口NO
x
进行标准化，y
*
＝y
‑
μσ，其中y为入口NO
x
，μ为入口NOx均值，σ为入口NOx的标准差，y
*
为标准化后的入口NO
x
；选择时间窗口t为滑动窗口，设置相应的阈值k1、k2使其能够准确的判定入口NO
x
中的状态信息，通过Smoothed z
‑
score algorithm算法，最终输出的是入口NO
x
状态信息，用1，0，
‑
1分别表示入口NO
x
突增、入口NO
x
平稳、入口NO
x
突降三种状态，可用符号Y表示，Y∈{
‑
1,0,1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佐鹏，程恩路，汤光华，凌雁波，
申请(专利权)人：南京国电环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：