基于数据驱动的NO_(x)稳定性评价

燃煤机组烟气NO_(x)浓度的稳定性影响脱硝系统的运行性能。通过构建稳定性评估模型,实现对NO_(x)浓度大数据分布的量化评价。构建了K均值聚类与3σ准则相结合的原始大数据清洗方法,通过滑动窗格法划分不同工况数据。基于最小二乘回归,建立了NO_(x)浓度基准值模型。基于偏离程度,构建了偏离度函数和稳定系数函数,归一化处理后得到稳定性评分函数,从而实现全负荷NO_(x)稳定性定量评价。利用该模型对某660 MW燃煤机组NO_(x)数据进行评估,结果表明:NO_(x)浓度分布整体集中度高,与负荷率呈正相关,变负荷工况稳定性得分比稳定工况低2.35%左右;将负荷率从50%提升至100%,稳定性得分提升了21.28%,说明所构建的模型能有效评价NO_(x)分布的稳定性,为机组对标评价提供了依据。