摘要
在实现"双碳"目标进程中,燃煤电厂调峰运行越发常态化.在此背景下,确保SCR脱硝催化剂的活性预测变得至关重要,其对于电厂的经济效益和安全运行具有深远影响.本文旨在通过先进的数据处理和神经网络技术,提高SCR脱硝催化剂活性的预测精度.首先,采用异常值处理和稳定性分析对实际运行数据进行了预处理,其中箱线图方法较3σ准则更适合处理实际数据的异常值.随后,通过滑动窗口法剔除非稳定数据,为神经网络模型的建立提供了优质的数据基础.其次,运用主成分分析(PCA)、特征筛选和聚类分析等多种数据降维和特征提取方法,进一步提升了数据质量.在此基础上,建立了神经网络模型,并通过不同数据优化方法对比分析了模型性能.研究结果表明,基于特征筛选的样本数据构建的神经网络模型在催化剂活性预测的测试误差最小,并能合理反应催化剂失活规律,证实了此模型能够有效预测催化剂剩余寿命,为燃煤电厂调峰运行中SCR脱硝催化剂管理提供了强有力的技术支撑.
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