基于注意力机制的脱硝入口NOx浓度预测方法

基于深度学习算法的优势,本文提出一种基于注意力机制(Attention)的脱硝系统入口NOx浓度预测方法,通过对脱硝系统运行的历史数据,对对象输出和输入构建线性或者非线性关系来得到预测模型。采用Attention提取局部特征,将全局和局部特征融合,深度挖掘多维时序变量数据的特征信息,从而实现脱硝系统入口NOx浓度的预测。

基于CNN(1D)-LSTM模型的电站锅炉SCR入口NOx浓度预测

为了解决电站锅炉操作人员依赖经验调节锅炉运行参数降低SCR入口NOx浓度,提高脱硝效果的问题,提出一种SCR入口处NOx浓度预测方法。该方法建立了基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的CNN(1D)-LSTM模型,通过提取锅炉在时序上的特征参数,可预测5 min后SCR入口处NOx浓度。电厂运行人员可将该模型的预测结果作为SCR入口处NOx浓度的重要参考,更加有效地调节锅炉参数进行脱硝优化。结果表明,预测3 min后SCR入口处NOx浓度LSTM模型优于CNN(1D)-LSTM;预测5 min后的SCR入口浓度CNN(1D)-LSTM模型相比于LSTM模型预测精度有很大的所提高,在测试集上E_(mape)为7.05%,取得了期望的效果。

降低脱硝出口NOx浓度与排放口NOx浓度偏差率QC研究

火电厂氮氧化物是国家污染物总量控制对象之一。本文针对火电厂脱硝装置出口NOX浓度测量值与烟囱排放口净烟气中NOX浓度测量值的偏差率问题,进行广泛的调研,发现普遍电厂存在类似情况;文中立足问题实际,确认要因为取样探头安装位置不合理、脱硝反应器入口喷氨格栅未调平两大原因,提出解决措施并改善提升,对火电厂脱硝NOX参数可靠测量及显示有一定的借鉴意义。

基于深度神经网络技术支持下锅炉热效率及NOx浓度预测探究

本文以超超临界机组的锅炉为基础,建立双隐含层BP神经网络模型,对锅炉热效率及其NOx排放浓度两项指标进行预测。经MATLAB仿真和同类预测模型对比,研究过程中建立的目标模型达到了良好的预测效果,其性能优于传统的BP神经网络。

基于径向基神经网络的SCR烟气脱硝系统入口NOx浓度预测方法

本项目拟采用 RBF神经网络和 SVM神经网络相结合的方式,构建 SCR烟气脱硫过程中烟气 NOx浓度的在线预报模型,并将其与 SVM、 BP神经网络和 RBF神经网络相结合,构建 SCR烟气脱硫过程中烟气 NOx浓度的在线预报模型。研究发现, RNN的预报准确率和推广性能优于 RNN,可用于 SCR烟气脱硝系统入口 NOx浓度的准确预测,为机组运行控制和机组安全经济运行提供决策依据。

基于IPSO-BP算法的CFB锅炉NOx浓度预测

以山西省某电站2×350 MW循环流化床锅炉1号机组为试验对象,将归一化和指数平滑处理后的2000组数据作为样本数据,建立了八输入单输出的NOx浓度预测模型。利用BP神经网络算法和IPSO-BP算法对NOx浓度进行预测。MatLab结果表明,IPSO-BP算法对NOx浓度预测的各类误差指标性能更好,精度更高,有效改善了BP神经网络算法的不足。在170 MW和260 MW两种典型工况下对IPSO-BP算法进行模型验证,结果表明该模型在NOx浓度预测上的有效性,为该电站脱硝控制提供良好的指导。

平顶山市区大气中NOx浓度预测

根据平顶山市1991年至2000年的10年系列资料,用三元一次线性回归方程确立了预测模型,并规定了机动车拥有量、交通干线总长度、车流量为三个自变量,预测2001年至2005年间的大气中的NOx浓度,为政府预防和治理城市大气中NOx污染提供依据。

基于EMD-SVR的火电厂选择性催化还原脱硝系统出口NOx浓度预测研究

针对火电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统出口NO x浓度预测准确率低的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机回归(support vector machine for regression,SVR)的火电厂脱硝系统出口NO x浓度预测模型;首先,利用EMD算法将出口NOx浓度数据序列进行分解,得到不同时间尺度下有限个本征模函数(intrinsic mode function,IMF);然后引入SVR算法对NO x浓度分解数据进行建模预测;最后,将所有IMF的预测结果求和作为出口NOx浓度的最终预测值;通过对提出的EMD-SVR与标准的SVR、BP、ELM、EMD-BP和EMD-ELM模型进行对比验证,结果表明,基于EMD-SVR模型的预测精度较高,预测结果与真实值相比较,方向变化统计量(directional statistics,dstat)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.914、1.51%和0.346 mg/Nm^3。

基于净烟气NOX浓度小时均值设定值的SCR智能控制优化

常规SCR(选择性催化还原法)控制方案中,SCR出口NOX浓度或净烟气NOX浓度设定值一般均为固定值。而目前我国的环保政策中对火电机组SCR出口NOX浓度或净烟气NOX浓度的的考核指标并不是采用其瞬时值的上限,而是采用小时均值。SCR智能控制优化方案中的净烟气NOX浓度设定值采用基于小时均值的动态规划方式给出,这样的控制方案设计更匹配环保考核要求,更有利于在满足环保要求的前提下尽可能地节约SCR装置的喷氨量,从而最大限度地降低氨逃逸率。

基于多参数深度优化降低锅炉省煤器出口CO和NOx浓度的试验研究

某电厂2#600 MW超临界机组锅炉在高负荷运行时,存在省煤器出口CO和NO_(x)浓度偏高的问题,严重影响锅炉运行的经济性、安全性和环保性。开展摸底诊断试验分析CO和NO_(x)浓度偏高的原因,分析得知,省煤器出口氧量分布不均匀和煤粉细度不合适是造成CO浓度偏高的主要原因,同时煤粉细度的不合适还会造成省煤器出口NO_(x)浓度、过热减温水量和飞灰含碳量的增加。在锅炉深度低氮燃烧状态下,通过深度优化煤粉细度数值,省煤器出口NO_(x)质量浓度由调整前的308 mg/Nm^(3)下降至251 mg/Nm^(3),降幅约18.51%,省煤器出口的CO体积浓度由1298μL/L降低至830μL/L。过热减温水量降低7 t/h,飞灰含碳量(质量分数)由2.10%降低至0.84%,降低1.26百分点。通过调整燃烧器外二次风门开度、SOFA风外二次风门开度改善省煤器出口氧量分布,氧量(体积分数)偏差最大值由调整前的4.7百分点下降至1.5百分点,省煤器出口CO体积浓度由830μL/L下降至340μL/L。经过优化调整,锅炉效率提高约0.68百分点,影响煤耗降低约2.04 g/(kW·h)。锅炉运行经济性、安全性和环保性得到较大提高,为同类型机组运行提供参考依据。

抑制煤燃烧烟气中NOx浓度的有效措施

煤燃烧中产生的NOx是不可忽视的大气污染源,它主要来自煤中氮的氧化物,以及高温下空气中N_2和O_2的反应。在煤燃烧中采取适当措施,可以有效降低NOx浓度,如分段燃烧、优化空气过剩系数,烟气部分循环等。

基于沙地猫群优化–最小二乘支持向量机的动态NOx排放预测

针对火电机组频繁调峰导致机组燃烧状态不稳,进而导致锅炉出口NOx浓度波动范围大的问题,提出一种基于沙地猫群优化(sand cat sarm optimization,SCSO)的最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM) NOx动态预测模型。首先利用k近邻互信息计算时间延迟的同时筛选辅助变量。然后,基于SCSO算法进行输入变量阶次的选择。使用包含辅助变量时间延迟和阶次的信息作为模型的输入,SCSO算法优化最小二乘支持向量机参数,建立动态NOx排放最小二乘支持向量机预测模型(SCSO-LSSVM动态软测量模型)。最后将模型与未加入迟延的LSSVM模型,加入迟延的LSSVM模型和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机参数的动态软测量模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,该文建立SCSO-LSSVM动态软测量模型均方根误差、平均绝对误差、平均绝对误差最小,预测精度最高,而且在NOx浓度剧烈波动时也能够较好地预测NOx浓度,具有很好的动态特性。

基于MI-PCA和ML-AE-ELM的脱硝系统入口NOx质量浓度预测

为提高脱硝系统入口氮氧化物(nitrogen oxide,NOx)质量浓度的预测精度,提出一种基于互信息的主成分分析(principal component analysis,PCA)和多层自编码结构的极限学习机(extreme learning machine,ELM)组合算法的预测模型。对输入变量的选取方式进行完善,并加入历史NOx质量浓度,对预测算法的网络结构进行优化。实验结果表明:与其他预测算法模型相比,该模型具有较高的预测效率,在不同工况下均具有较高的预测精度,表现出良好的抗噪能力和泛化能力。

50MW母管制供热机组NOx试验控制方法研究

本文针对绍兴某电厂新建50MW母管制供热机组,通过研究火焰中心、分级配风和氧量控制等因素对炉膛NOx生成的影响,制定适合该机组运行调整的NOx试验控制方法。研究结果表明,随着锅炉蒸发量增大,NOx浓度降低,当锅炉出力大于80%额定蒸发量时,锅炉出力对NOx浓度影响不大;当锅炉出力小于80%额定蒸发量时,NOx的浓度随锅炉蒸发量的增大而减小;火焰中心导致NOx含量变化的试验控制方法为采用DAB磨煤机组合为主,采用正三角的煤层分布;SOFA风摆角和主燃烧器摆角的上下摆动易造成炉膛出口两侧烟温偏差最大达65℃,日常运行应采用水平摆角为主;SOFA风门开大,引起火焰中心上移,能使NOx排放浓度降低,可适当开大SOFA风,利用空气分级控制,降低NOx排放浓度;炉膛氧量按3.5%设定可使锅炉运行有较高的经济性和较低的NOx排放水平;保证燃烧器安全情况下,宜减少周界风量,NOx排放浓度较低情况下建议投运层周界风门开度在30%左右,NOx浓度较高时,适当关小周界风门至10~15%。

基于SCR入口NOx浓度和烟气流量预测的脱硝控制系统

针对燃煤锅炉SCR脱硝系统被控对象大时延和入口NOx浓度、烟气流量测量准确度低导致出口NOx浓度控制效果差的问题,提出基于SCR入口NOx浓度和烟气流量预测值代替实际测量值的出口NOx浓度控制策略,提前预知参数变化趋势以及时准确控制。采用数据分析方法建立主要影响因素与入口NOx之间关系的数学模型,采用机理分析方法建立基于氧量、热量及煤量的烟气流量预测模型,且基于预测模型设计带有动态环节的控制系统。设计的控制系统在某300 MW亚临界燃煤机组上实际应用表明,提出的测量方法及预测控制策略,不仅能提高SCR入口NOx浓度和烟气流量测量的及时性、准确性和可靠性,且实现了喷氨量的精准控制,出口NOx浓度波动小于±6 mg/m3,控制品质明显提高。

基于IHHO-LSTM的SCR脱硝反应器出口NO_(x)浓度预测

针对燃煤电厂SCR脱硝反应器出口氮氧化物浓度测量存在较大迟延,以及吹扫阶段数据失真等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(Improved Harris hawk optimization,IHHO)和长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network,LSTM)的NOx浓度预测模型。首先利用最大信息系数对不同输入变量进行迟延时间估计,并通过最大相关最小冗余算法完成输入变量的选择并重构输入特征序列。然后,使用重构数据来完成LSTM模型的建立,并利用IHHO对网络相关参数进行优化。最后将所建模型的预测结果与未进行特征选择的IHHO-LSTM模型、进行特征选择后的HHO-LSTM模型和LSTM模型进行验证对比。结果表明,相较于其他预测模型,所提的IHHO-LSTM模型预测精度更高,具有较好的动态特性。

大型锅炉燃烧调整控制NOx排放浓度研究

针对燃煤锅炉NOx排放浓度过高的问题，提出一种通过燃烧调整降低NOx排放浓度的方法。该方法在低氮燃烧技术的基础上，通过海口电厂9号锅炉的燃烧调整试验，总结出不同工况下的燃烧调整方法，并提出相应的优化运行方案。分析表明，该燃烧调整方法对于火电厂降低NOx排放、优化运行方式、节省脱硝费用和开展节能减排工作，具有一定的参考价值。

煤粉锅炉进一步降低NOx排放研究

目前煤粉锅炉NOx的排放可以长期稳定控制在50 mg/m^(3)以内,个别机组甚至将排放标准提高到了30 mg/m^(3),但是,未见项目按照NOx排放浓度10 mg/m^(3)进行设计。以陕西某电厂煤粉锅炉为例,以NOx排放浓度10 mg/m^(3)进行研究,分析进一步降低NOx排放的技术方案、运行安全性、稳定性和经济性。研究表明,进一步降低NOx排放后,仅采用高效SCR系统方案所带来的投资成本增加,与采用SNCR系统+SCR系统方案新增投资成本相当;两种方案运行成本均会上升,但仅采用高效SCR系统方案的运行成本增加额显著低于采用SNCR系统+SCR系统方案的运行成本增加额。仅采用高效SCR系统进一步降低NOx排放经济性更优。

基于变量选择的电站燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预估

针对电站燃煤锅炉NOx排放浓度存在测量迟延的情况,提出了基于互信息和长短期记忆神经网络相结合的电站燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预测模型。首先,利用互信息计算出候选输入变量与输出变量NO_(x)浓度之间的延迟时间,并引入最大相关最小冗余算法,筛选出最优特征子集,将最优特征子集作为LSTM模型的输入,建立了锅炉NO_(x)排放浓度预测模型。仿真结果表明,所建模型的测试集均方根误差为4.626 mg/m^(3),平均绝对误差为3.836 mg/m^(3),与未经变量选择和未考虑时延的LSTM模型相比,预测精度显著提高。

从工艺操作的角度谈对NOx排放浓度的影响

随着丁业的发展，环境问题已成为影响世界发展的首要因素，伴随这我国工业的持续发展南氮氧化物等污染物引起的环境污染问题日益突出，严重威胁着人民群众的身体健康，成为当前迫切需要解决的环境问题，2011年全国人大审议通过了“十二五”规划纲要，提出将氮氧化物首次列入约束性指标体系．要求“十二五”期间工业氮氧化物排放减少10％，氮氧化物减排已经成为我国下一阶段污染治理和减排的重点。