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基于动态相关向量回归的燃煤锅炉烟气NOx浓度预测模型

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针对NOx的生成过程的高度非线性、强相关性以及动态特征,提出一种基于互信息和动态相关向量回归的烟气NOx浓度预测模型.依托某 660 MW燃煤锅炉的历史运行数据,建立动态相关向量回归模型.通过和相关向量回归、人工神经网络、极限学习机模型以及动态支持向量回归模型对比分析,提出的NOx浓度预测模型动态跟踪性能好,预测准确性高,为锅炉燃烧参数调整和SCR系统动态优化提供了基础.
NOx Concentration Prediction in Flue Gas of Coal-fired Boiler Based on Dynamic Relevance Vector Regression
Aiming at the high nonlinearity,strong correlation and dynamic characteristics of the NOx generation process,a prediction model of flue gas NOx concentration based on mutual information(MI)and dynamic relevance vector regression(DRVR)is proposed in this paper.Relying on the historical operating data of a 660MW coal-fired boiler,an iterative rele-vance vector regression model is established.Through comparison and analysis with RVR model,ANN model,ELM model and DSVR model,the proposed NOx concentration prediction model has good dynamic tracking performance and high pre-diction accuracy,which provides a basis for boiler combustion parameter adjustment and SCR system optimization.

NOx concentration predictionmutual informationiterative relevance vector regressiondenitration system

吴玮、郭磊、王靓、刘艇安、董韦汝、吴小琴

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中电华创(苏州)电力技术研究有限公司,江苏 苏州 215000

NOx浓度预测 互信息 动态相关向量回归 脱硝系统

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(4)
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