【摘要】：近幾年大氣污染問(wèn)題越來(lái)越不容忽視,氮氧化物排放控制也得到了越來(lái)越多的關(guān)注。我國(guó)煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)決定了火電的重要地位,對(duì)于火電廠氮氧化物排放,我國(guó)也做出了嚴(yán)苛的限制規(guī)定,火電廠也必須響應(yīng)國(guó)家要求做出相應(yīng)措施來(lái)減少氮氧化物的排放,因此火電廠氮氧化物排放問(wèn)題研究顯得尤為重要。目前絕大部分建模都是靜態(tài)模型,但通過(guò)機(jī)理分析可知,氮氧化物的生成存在時(shí)延,靜態(tài)建模不夠準(zhǔn)確。為此,本文提出了基于時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模型,對(duì)火電廠氮氧化物的排放進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模研究,并通過(guò)對(duì)比分析,驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)建模的優(yōu)越性。文章首先通過(guò)對(duì)氮氧化物的生成機(jī)理分析,確定影響鍋爐氮氧化物生成的25個(gè)運(yùn)行參數(shù)為輸入變量。其中爐膛溫度為爐膛內(nèi)部測(cè)得的3個(gè)層溫?cái)?shù)據(jù),與傳統(tǒng)的采用尾部煙氣溫度代替爐膛溫度相比,提高了溫度測(cè)量的精度。接下來(lái),采用因子分析法對(duì)輸入變量進(jìn)行了預(yù)處理,通過(guò)對(duì)輸入變量進(jìn)行因子分析,得到了 4個(gè)公共因子,代替原來(lái)的25個(gè)輸入變量,降低了原始輸入數(shù)據(jù)之間的共線性,也減小了模型運(yùn)算量。接下來(lái),分別采用支持向量機(jī)算法和時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對(duì)鍋爐氮氧化物排放進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)建模研究,通過(guò)對(duì)比分析,驗(yàn)證了時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的優(yōu)越性,與靜態(tài)的支持向量機(jī)模型相比,動(dòng)態(tài)時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確度得到了進(jìn)一步提高。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：X831;TM621
【圖文】：

燃燒過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生碳?xì)潆x子基團(tuán)Ｃｈ，，碳?xì)潆x子基團(tuán)Ｃｈ，與空氣中的Ｎ２相遇逡逑發(fā)生反應(yīng)，生成ＨＣＮ和ＣＮ等．ＨＣＮ和ＣＮ跟火焰中的０、ＯＨ基團(tuán)發(fā)生反應(yīng)，逡逑形成ＮＣＯ．進(jìn)一步被氧化生成ＮＯ。其總體反應(yīng)過(guò)程如圖２－１所示：逡逑８逡逑

逡逑支持向量機(jī)的基本原理為創(chuàng)建分類(lèi)超平面作為決策曲面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)逡逑分別位于平面兩側(cè)，且使得兩邊的點(diǎn)離該平面的距離最大。其原理圖如圖３－１所逡逑示。其中兩類(lèi)樣本各自用方點(diǎn)和圓點(diǎn)來(lái)表示，Ｈ為分類(lèi)線，氏和出分別是連接逡逑不同樣本中距離分類(lèi)平面最近的點(diǎn)，且與分類(lèi)平面平行的直線，它們相距的距離逡逑稱(chēng)之為分類(lèi)間隔。最佳分類(lèi)線要求在準(zhǔn)確分類(lèi)兩種樣本的前提下最大化分類(lèi)區(qū)間逡逑值，即兩種類(lèi)型的樣本相距最遠(yuǎn)。和Ｈ２上的訓(xùn)練樣本點(diǎn)稱(chēng)為支持向量【４３：＞。逡逑□口口逡逑□邐口逡逑Ｈ邐、■＇、、邋口逡逑ｘ－邋ｃｏ＋ｂ－Ｑ邐口逡逑０邋＇、、、＇邋？／邋２逡逑0邋Ｏ邐／邋ＩＷＩ逡逑0逡逑圖３－１最優(yōu)分類(lèi)面示意圖逡逑支持向量機(jī)通用的學(xué)習(xí)目標(biāo)可表示如下：逡逑Ｊ邋＝邋＾邋＋邋ｃＥ＾ｉ＾（ｙｉ，／ｆｅｗ））邐（３－３）逡逑與其他算法相比，支持向量機(jī)優(yōu)越性主要體現(xiàn)在如下幾點(diǎn)：逡逑（１）

核函數(shù)是整個(gè)支持向量機(jī)回歸非常重要的一個(gè)部分，它在高維空逡逑間利用簡(jiǎn)單的線性回歸完成原始的復(fù)雜非線性回歸實(shí)現(xiàn)，這也是其優(yōu)越性所在，逡逑過(guò)程如圖３－２所示。這種變換大大減小了支持向量機(jī)解決復(fù)雜的高維問(wèn)題時(shí)的運(yùn)逡逑算量，也提高了建模精度。逡逑ｔ邋□邐ｔ逡逑ｌ邋°邐非線性映射ｎ逡逑Ｒ口口邐一＾邐□口逡逑ｏ邋0＼ａ邋ｎ邐ｏ＼ｎ逡逑0邋°逡逑邐？邋邐邐邐？逡逑樣本空間邐特征空間逡逑圖３－２核函數(shù)映射示意圖逡逑根據(jù)Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｓｃｈｍｉｄｔ原理［４４，４５］，能夠作為支持向量機(jī)回歸的核函數(shù)尤６ｃ，＋，逡逑是對(duì)稱(chēng)正實(shí)數(shù)函數(shù)逡逑Ｋ｛ｘ，ｘ）邋＝邋｛（ｐ｛ｘ），（ｐ｛ｘ））邐（３－１１）逡逑常用的核函數(shù)有以下４種：逡逑（１）

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本文編號(hào)：2756903