【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及清洁燃烧与污染控制，特别涉及循环流化床锅炉nox排放浓度预测系统。
技术介绍
1、循环流化床锅炉作为高效清洁燃烧技术的典型应用，其氮氧化物排放控制是燃煤电厂环保治理的重要环节。现有技术中，主流控制方法多采用基于工况参数预测的前馈控制。然而，由于循环流化床锅炉燃烧过程具有强非线性和大滞后等动态特性，现有预测控制系统在燃烧状态感知与排放响应之间存在耦合不足的问题。具体表现为，传统系统通常依赖静态工况建模，当燃煤煤质发生波动或机组负荷快速调整时，未能实时反映风煤比耦合过程中的时空延迟特性，从而导致实际排放浓度与预测值之间产生系统偏差。该偏差进一步引起控制指令与过程响应之间的相位差，使得二次风门等执行机构频繁动作，进而引发燃烧过程不稳定，造成排放控制效果下降，在变负荷过渡过程中存在排放超标风险。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了循环流化床锅炉nox排放浓度预测系统，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
2、具体地，本专利技术提供了一种循环流化床锅炉nox排放浓度预
【技术保护点】
1.一种循环流化床锅炉NOx排放浓度预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分布式传感网络还包括嵌入式红外光谱仪阵列，用于通过多波段光学传感器实时捕捉炉内燃烧火焰形态及温度场分布。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述动态特征构建模块在稳态工况下采用Pearson相关系数筛选静态强相关特征。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述混合预测模型具有在线自更新机制，当检测到连续预测误差超过预设阈值时，触发增量学习流程以更新模型参数，从而提升模型在动态工况下的适应性。
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【技术特征摘要】
1.一种循环流化床锅炉nox排放浓度预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分布式传感网络还包括嵌入式红外光谱仪阵列，用于通过多波段光学传感器实时捕捉炉内燃烧火焰形态及温度场分布。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述动态特征构建模块在稳态工况下采用pearson相关系数筛选静态强相关特征。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述混合预测模型具有在线自更新机制，当检测到连续预测误差超过预设阈值时，触发增量学习流程以更新模型参数，从而提升模型在动态工况下的适应性。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述闭环控制模块在变负荷过程中通过动态调整控制目标权重，在确保排放限值不被突破的前提下，避免系统振荡。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：武洁，张超，周会成，张志勇，王峰，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，
类型：发明
国别省市：
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