基于机理和数据混合模型的SD-WFGD系统SO<sub>2</sub>浓度动态预测
来源：动力工程学报杂志2024年第7期北京时间：
作者：李瑞连, 曾德良, 张光明, 谢衍, 朱岩松, 朱红成,
摘要：为了保证燃煤电站脱硫系统SO2排放浓度达到环保要求的同时实现经济运行,建立了单塔双循环湿法烟气脱硫(SD-WFGD)系统出口SO2浓度混合动态预测模型。首先,分析吸收SO2的化学反应过程,分别建立了吸收塔出口和浆液池(AFT塔)出口SO2浓度机理模型;然后,利用变分模态分解(VMD)方法对历史运行数据和机理模型预测偏差数据进行分解,将分解后不同频率的模态分量进行重构,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法训练并得到不同的模态分量模型,将不同模态分量的LSSVM模型进行加权叠加,建立了数据补偿模型;最后,将数据补偿模型输出和机理模型输出进行叠加,得到SD-WFGD系统SO2浓度混合动态预测模型。结果表明:利用VMD算法将历史数据分解为不同模态,不同模态数据重构后可有效提高数据模型的预测精度;同时,将机理模型和数据模型结合,可提升模型预测能力。
关键词：燃煤电站,SD-WFGD系统,SO2预测,机理建模,
