【摘 要】
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燃煤机组深度调峰影响SCR脱硝系统的稳定运行,导致出口NOx排放量变化频繁。SCR脱硝系统因便于安装、脱硝效率高等优点被广泛应用于降低机组出口烟气中的NOx排放量,因此实现SCR脱硝系统的高效经济运行是当前燃煤机组面临的关键问题之一。针对脱硝系统建模优化中存在的相关参数延迟时间计算、NOx排放量动态预测建模、喷氨量智能优化调整等问题,以1000MW燃煤机组脱硝系统为研究对象,构建了SCR系统出口N
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燃煤机组深度调峰影响SCR脱硝系统的稳定运行,导致出口NOx排放量变化频繁。SCR脱硝系统因便于安装、脱硝效率高等优点被广泛应用于降低机组出口烟气中的NOx排放量,因此实现SCR脱硝系统的高效经济运行是当前燃煤机组面临的关键问题之一。针对脱硝系统建模优化中存在的相关参数延迟时间计算、NOx排放量动态预测建模、喷氨量智能优化调整等问题,以1000MW燃煤机组脱硝系统为研究对象,构建了SCR系统出口NOx排放量动态预测及喷氨量多目标优化算法,具体工作如下:首先,针对SCR系统内脱硝反应机理复杂且存在延迟特性、难以建立准确的NOx排放量预测模型的问题,提出了一种基于深度神经网络DNN的混合数据驱动算法。根据分类回归树（CART）、随机森林（RF）、极值梯度提升（XGBoost）、最大信息系数（MIC）构建组合特征选择算法,获取建模所需特征变量;以特征变量重构序列与SCR出口NOx排放量之间的平均MIC为优化目标,通过JAYA优化算法求解特征变量延迟时间,实现建模数据集重构;基于深度神经网络DNN建立NOx排放量初始预测模型,结合误差修正策略实现初始预测误差的提前校正,最终建立SCR出口NOx排放量高精度动态预测模型;其次,基于建立的SCR出口NOx排放量预测模型,选择喷氨量作为优化变量,以优化时间窗口内的SCR出口NOx排放量与期望值差值、喷氨成本为目标函数,设置喷氨量优化范围及出口NOx排放量符合国家排放标准等约束条件,并添加优化时间窗口内的喷氨量变化范围约束,使用NSGA-II算法求解上述优化问题,获取帕累托前沿及喷氨量优化值,从而在保证出口NOx排放量接近理想期望值的同时兼顾喷氨成本,为脱硝系统实际工况下喷氨量的最佳设定提供指导;最后,基于C#编程语言开发喷氨量多目标优化系统软件平台,使用SQL server数据库实现数据存储、传输等,集合用户登录、数据管理、建模预测、多目标优化、结果展示等功能模块,用户登录系统后便于查询运行数据,设定建模及优化算法参数,完成出口NOx排放量预测及喷氨量多目标优化,供现场操作人员使用。基于电厂历史运行数据进行实验验证,本研究构建的混合数据驱动算法可以提前准确预测出口NOx排放量,预测结果的平均绝对百分比误差MAPE为3.87%,建立的喷氨量多目标优化模型为权衡出口NOx排放量及喷氨成本提供了喷氨量优化设定值建议。
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