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在线监测燃煤锅炉NOx排放的自适应支持向量机模型

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第28卷第6期 2008年12月 工 动 力 程 Journal of Power Engineering V01.28 N o.6 Dec.2008 文章编号:1000-6761(2008)06—0896—05 在线监测燃煤锅炉NOx排放的自适应支持向量机模型 司风琪, 周建新, 仇晓智, 徐治皋 (东南大学能源与环境学院,南京210096) 摘 要:提出了一种基于改进的在线支持向量机自适应建模方法,并应用于电站锅炉NO。排放连 续监测和特性分析.对常规在线支持向量机方法进行了改进,提出了新的样本剔除规则,保证了训 练集内样本分布的均匀性.通过该改进方法对基于试验数据的常规向量机模型预测余差进行了连 续估计,并预估煤质等因素引起的No。排放特性的变化,从而补偿了实际工况与试验工况的差别, 以便正确给出锅炉N0,排放特性. 关键词:自动控制技术;锅炉;支持向量机;自适应模型;NO。排放监测 中图分类号:TK33 文献标识码:A An Adaptive Support Vector Machine Model for the On-l ine Monitoring of Boiler NOx Emissions in Coal—fired Boiler SI Feng—qi, ZHOU J Jan—xin, QIU Xiao—zhi, XU Zhi—gao (School of Energy and Environment,Southeast University,Nanjing 210096。China) Abstract:An adaptive modeling method,based on a modified accurate on—line support vector regression (AOSVR),is proposed for continuous monitoring of boiler NO。emissions in coal—fired boiler.A modified criterion for selection of the unwanted trained sample was introduced of samples in training set.The to maintain the uniformly distribution predict residuals of the can modified AOSVR was used to adaptively conventional SVR model and NO。emissions change caused compensate the deviation between emissions. Key words:autocontrol technique;boiler;support emissions vector test by the variation of coal quality etc.It condition and actual condition,and give the valid prediction of NO, machine;adaptive model;monitoring of NO。 电站锅炉不但是煤炭的消耗大户,也是氮氧化 物(NO。)的重要排放源,为满足日益严格的环保要 求,需要对电站锅炉NO。生成机理及脱除技术进行 研究….根据不同的控制机理可将目前NO。排放的 控制方法分为两大类:一是通过设备改造和燃烧调 整抑制N0。的生成,如低N0。同轴燃烧系统 (LNCFS)、低No。燃烧器和可分离燃尽风(SOFA) 等;另一类是脱除已生成的NO,,如选择性催化还 原技术(SCR)和选择性非催化还原技术(SNCR) 等[2].尽管我国新建大型电站锅炉已经逐步开始安 装SCR等脱硝设备,但是燃烧调整仍是当前抑制 NO。生成的主要手段,而运行参数与NO。排放之 收稿日期:2007—05—10 修订日期:2007—07—31 作者简介:司Nflt(1973一).男?江苏盐城人.副教授,博士,从事大型火电机组运行特性、性能优化及故障诊断等方面的教学和科研工作.电 话(Tel.):025—83790579,13705179462t Email;fqsi@seu.edu.cn. 万方数据



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