【摘 要】
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针对燃煤电厂脱硫系统出口SO2浓度难以稳定控制的问题,该文提出一种基于变量选择和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)–长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的预测模型.首先,通过机理分析确定与出口SO2有关的相关变量,利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法去除冗余变量.利用互信息确定各输入变量与输出变量之间的时间延迟,并进行时延补偿.对补偿后的数
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省 保定市 071003;山西漳山发电有限责任公司,山西省 长治市 046021
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针对燃煤电厂脱硫系统出口SO2浓度难以稳定控制的问题,该文提出一种基于变量选择和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)–长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的预测模型.首先,通过机理分析确定与出口SO2有关的相关变量,利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法去除冗余变量.利用互信息确定各输入变量与输出变量之间的时间延迟,并进行时延补偿.对补偿后的数据通过EMD算法进行分解,并作为最终的输入变量.利用LSTM建立出口SO2浓度的预测模型.仿真实验表明,LASSO算法去除了冗余变量,提高了模型泛化能力;EMD分解能够提取数据中的有效信息,降低了模型预测误差;利用LSTM建立的模型其预测精度最高,能够准确预测出口SO2浓度变化.所得结果对实现脱硫系统稳定运行具有重要意义.
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