基于自适应多尺度核偏最小二乘的SCR烟气脱硝系统建模

发布时间：2017-12-16 07:08

  本文关键词：基于自适应多尺度核偏最小二乘的SCR烟气脱硝系统建模

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【摘要】：针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统中输入变量的多尺度特性及时变特性问题,将核偏最小二乘与多核学习相结合,同时引入自适应模型更新策略,提出了自适应多尺度核偏最小二乘(self-adaptive multi-scale KPLS,SMKPLS)方法。通过优化算法确定每个自变量对应的核函数宽度,然后利用多尺度核偏最小二乘方法建立非线性模型,采用自适应模型更新方法对模型进行更新。将该方法应用于SCR脱硝系统建模,并与其他建模方法进行对比,结果表明,SMKPLS预测精度明显高于其他模型,计算时间远小于其他模型,具有更好的泛化能力及鲁棒性。
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2012CB215203) 北京高等学校青年英才计划项目(YEPT0705)~~
【分类号】：X773
【正文快照】： 法进行对比,结果表明,SMKPLS预测精度明显高于其他模型,计算时间远小于其他模型,具有更好的泛化能力及鲁棒性。0引言选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝技术是当今国内外广泛应用的一种脱硝技术,建立有效的脱硝系统模型是优化SCR控制过程的基础[1-3]。SCR

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本文编号：1295117