基于GA-GRNN数据挖掘的SCR脱硝系统建模优化研究

发布时间：2024-07-04 08:16

　　火电厂选择性催化还原法(SCR)烟气脱硝系统是处理燃煤机组烟气排放NOx污染的主要途径,但该系统具有多输入变量、环境影响复杂、时变非线性等特征,因此建立准确的系统模型是SCR优化控制的基础。提出了一种融合遗传算法(GA)主元分析和广义回归神经网络(GRNN)数据挖掘的SCR系统建模方法。首先使用GA对运行数据进行变量选择优化计算;然后将最优变量作为GRNN的输入量,利用数据挖掘技术建立SCR系统数据模型。基于某电厂机组运行数据的实例分析表明,该方法建立的模型具有复杂度低、精度高、泛化能力强等优点。

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【部分图文】：

图1SCR烟气脱硝系统示意

图1为上海华能某电厂燃煤机组采用的SCR烟气脱硝系统。SCR脱硝装置布局在锅炉省煤器和空气预热器的中间，设计为高灰型，安装上SCR反应器，烟气挡板分别装在反应器两侧进口烟道以及省煤器旁路。SCR脱硝系统采用TiO2作为催化剂，用尿素制备脱硝还原剂。热解炉中的氨气还原剂由热解喷枪喷....

图2机组负荷与入口烟气NOx含量变化关系

由图2可知，在机组负荷上升时，烟囱出口烟气NOx含量也随之升高，即喷氨调节的延迟会造成排放超标，喷氨量加大。为了达到排放标准，电厂会进行过量喷氨，导致氨逃逸的发生。因此，通过数据挖掘技术建立准确的SCR数据优化模型是电厂改造形势所需。2.2GA变量选择方法

图3单点交叉算子操作示意

交叉操作采用单点交叉算子。先进行种群中个体的两两随机配对，然后选出配对个体的基因交叉点，再交换两个个体的部分染色体，产生两个新个体，其原理如图3所示。变异操作采用单点交叉算子。先随机产生变异点，然后改变对应基因座上的基因值，其原理如图4所示。

图4单点变异算子示意

变异操作采用单点交叉算子。先随机产生变异点，然后改变对应基因座上的基因值，其原理如图4所示。经过不断的迭代操作后，当达到迭代截止条件时，得到的末代种群即为筛选出的重要输入变量。

本文编号：4000370