基于随机森林算法的对冲锅炉出口NO_(x)排放量预测模型研究

对冲锅炉中的仪器测量具有滞后性,导致控制系统作用始终落后于被控对象。为了提前了解对冲锅炉出口NO;排放量随工况变化的趋势,需要对对冲锅炉出口的NO_(x)排放量进行快速并准确地预测。以实际运行的机组数据为基础,采用随机森林(random forest,RF)算法建立1000 MW对冲锅炉机组的出口NO_(x)排放量预测模型,并使用Spearman系数对对冲锅炉特征进行筛选,进一步降低模型计算时间。结果表明,随机森林模型预测结果的均方根误差为10.182 mg/m^(3),决定系数为0.913,可见基于特征选取的随机森林模型结构能实现对冲锅炉出口NO_(x)趋势的提前预测。

供氨需求量计算在SCR烟气脱硝自动控制中的应用

脱硝系统是降低出口烟道NOx含量的必要设施,如何控制喷氨流量则成为控制NOx排放的关键因素。过量喷入氨量会增加氨逃逸量,这一方面会增大设备安全隐患,造成空气预热器(空预器)堵塞、除尘器糊袋挂灰等问题,另一方面会增加运行成本,所以在保证排放标准的前提下尽可能减少氨喷入量,具有巨大的经济意义和应用前景。本文结合实际问题,从脱硝系统化学反应方程式入手,根据当前入口工况(包括入口干烟气流量、入口NO_(x)含量等因素)和出口要求的工况(折算后的出口NO_(x)含量)精确计算出供氨需求量,以此来应用到脱硝系统热工自动回路中进行优化控制。本文对脱硝系统氨耗量的计算作了说明,希望对脱硝系统自动控制技术提供参考性意见。