基于SVR的燃煤机组NOX含量的软测量模型

来源：计算机测量与控制杂志2020年第8期北京时间：

作者：李雅晶,辛妍丽

单位：华南理工大学 电力学院 广东广州

摘要：作为火电厂燃煤脱硝工作的基础,选择性催化还原(SCR)脱硝反应器入口氮氧化物(NOX)含量的测量至关重要。针对难以准确现场实时测量NOX含量的问题,提出了基于回归型支持向量机(SVR)的软测量模型。首先对SCR反应器生成NOX的过程进行机理分析,并结合相关性分析、主成分分析等数据处理方法选取辅助变量,然后基于回归型支持向量机算法建立模型,最后运用BP神经网络对模型进行检验,解决了SCR反应器入口NOX的含量的难以准确预测问题。为SCR反应器入口NOX含量的实时、准确测量打下基础。

关键词：NO[sub_s]X[sub_e]含量;主成分分析;回归型支持向量机;BP神经网络;软测量

基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金(x2dl-D2181850)