【摘 要】
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随着我国对污染物排放的要求日益严格,燃煤机组的氮氧化物排放的精确控制变的十分重要。精确、快速测量污染物是燃煤机组进行有效、节能排放控制的基础。然而,目前硬件设备无
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随着我国对污染物排放的要求日益严格,燃煤机组的氮氧化物排放的精确控制变的十分重要。精确、快速测量污染物是燃煤机组进行有效、节能排放控制的基础。然而,目前硬件设备无法长期、及时的测量;软测量模型在没有选择合适的输入变量、考虑变量间延迟和更新模型的情况下,存在精度低和计算时间长的问题,均不适合实际现场使用。本文首先提出了一种使用因果性作为软测量模型选取变量的衡量标准,来实现对辅助变量的选取与处理。通过一种基于传递熵的方法检验变量之间的因果关系,与此同时,检测变量之间的时滞,并将时序统一。并且通过一个简单的非线性模型验证该方法的有效性。其次提出了一个在线自适应更新方法的软测量模型。该模型基于最小二乘支持向量机,利用迭代的方法减少在线模型的重新训练次数以缩短计算时间,提高在线模型的计算速度。之后经过一个简单的非线性模型验证该软测量模型的先进性。本文的方法用来测量燃煤机组SCR入口氮氧化物含量,以实现精确、快速的软测量计算。使用了某燃煤机组的实际数据和本文提出的软测量方法,以检测变量之间的因果关系和时滞,并选择了最佳变量组;之后根据时滞调整变量序列至统一;最后使用提出的在线更新模型进行SCR系统入口氮氧化物浓度软测量。最后,仿真结果表明,本文提出的软测量方法在计算时间和软测量精度方面能够满足现场应用的要求。
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