【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃煤机组脱硫，尤其涉及一种用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法。
技术介绍
1、燃煤机组湿法烟气脱硫系统是一种常用的烟气治理技术，主要用于减少大气污染物排放，随着环保标准的不断提高，越来越多的燃煤机组采用湿法烟气脱硫技术，对系统的烟气脱硫效率、稳定性和运行成本等方面提出了更高的要求。早期由于设备大、运行成本高，同时脱硫效率不稳定等因素的影响，使得燃煤机组湿法烟气脱硫技术应用受到一定限制。随着时间的推移，通过利用深度学习技术和数据驱动方法，对系统的特性进行深度学习和分析，可以更加精准地描述烟气脱硫过程，从而优化模型的预测能力和脱硫效率，实现对系统的运行进行实时控制和优化，降低系统的运行成本和维护难度，提升系统的运行效率和安全性。
2、近年来，虽然燃煤机组湿法烟气脱硫系统的性能不断提升，但仍然存在诸多技术缺陷，至少包括如下几个方面：1.湿法烟气脱硫系统的脱硫效率容易受到多个因素的影响，如烟气温度、石灰石质量、供氧浓度等，导致脱硫效率时高时低存在波动性不够稳定。2.目前的湿法烟气脱硫系统无法实时监测烟气脱硫运行...
【技术保护点】
1.一种用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：所述建模方法基于深度学习技术将模型数据与实际数据对比纠偏实现燃煤机组湿法烟气脱硫系统模型参数不断优化，改善烟气脱硫过程减少非必要能源消耗并提升系统维护和运行能力。
2.根据权利要求1所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：所述方法包括如下数据建模过程：
3.根据权利要求2所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：过程(1)所收集的数据包括机组运行数据、排放浓度数据、脱硫药剂使用量数据、煤炭硫含量数据以及环境参数数据、气象数据、燃煤质量数据、机组...
【技术特征摘要】
1.一种用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：所述建模方法基于深度学习技术将模型数据与实际数据对比纠偏实现燃煤机组湿法烟气脱硫系统模型参数不断优化，改善烟气脱硫过程减少非必要能源消耗并提升系统维护和运行能力。
2.根据权利要求1所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：所述方法包括如下数据建模过程：
3.根据权利要求2所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：过程(1)所收集的数据包括机组运行数据、排放浓度数据、脱硫药剂使用量数据、煤炭硫含量数据以及环境参数数据、气象数据、燃煤质量数据、机组运行参数在内的多个数据源。
4.根据权利要求2所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：过程(2)通过数据标准化、空值填充、异常值处理、数据转化方法把不可直接使用的原始数据结构修改为可以输入到模型的形式。
5.根据权利要求2所述用于燃煤机组湿法烟气脱硫系统优化的建模方法，其特征在于：过程(3)基于非线性、大数据量的回归分析模型包括支持向量机、神经网络模型、随机森林模型在内的统计分析建模方式描述脱硫系统的复杂非线性关系，通过收集到的系统数据对模型进行训练确定模型参数并根据学习效果对参数及模型进行优化最...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁磊，吴忠，李梓楠，施壮，任曼曼，邓竞蓝，解振洋，周璇，方伦，
申请(专利权)人：安徽新力电业科技咨询有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。