【摘 要】
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由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction,SCR)脱硝反应过程复杂,工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,难以建立准确模型,提出基于互信息和核隐变量正交
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程研究中心;
【基金项目】
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河北省自然科学基金(E2018502111);中央高校基本科研基金(2018QN097)
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由于选择性催化还原(Selective catalytic reduction,SCR)脱硝反应过程复杂,工况变化时具有非线性、大滞后和强干扰性的特点,难以建立准确模型,提出基于互信息和核隐变量正交投影(Kern el-based Orthogonal Projections to Latent Structures,KOPLS)对SCR脱硝系统NO_x排放浓度建立模型。首先利用互信息估计输入变量时延,实现样本相空间重构;然后利用KOPLS建立模型,提高预测精度,且主成分数减少,模型更简洁。对标准数据集仿真,KOPLS具有较强的泛化、非线性逼近和抗噪能力。通过现场数据分析,MI-KOPLS与KOPLS相比,在训练和测试时相应的RMSE分别减小17%和22%,使NO_x排放浓度预测更精确;MI-KOPLS与其它算法相比,测试时RMSE和MA PE达到最小值3.1886mg/m~3和13.5917%,说明预测值最接近真实值,验证了其有效性。
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