[发明专利]火电运行参数与NOx

权利要求书

1.一种火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，所述方法包括：

S101：采集火电机组运行时段内工况数据，得到历史工况数据集；

S102：基于历史工况数据集，建立机组复合运行参数与NO_x排放浓度间的基础复合回归模型；

S103：利用基础复合回归模型得到可变运行参数对应的NO_x排放浓度的预测输出；

S104；通过拟合方法对基于可变运行参数及NO_x排放浓度的预测输出进行数据拟合；

S105：通过估计方法对拟合公式中各参数进行估计，得到可变运行参数与NO_x排放浓度间的偏回归模型；

S106:根据偏回归模型进行数据分析，得到分析结果。

2.根据权利要求1所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，利用人工智能模型通过机器学习建立机组生产运行复合多参数与NO_x排放浓度间的基础复合回归模型；所述人工智能模型包括神经网络，支持向量机、贝叶斯网络中的一种或多种。

3.根据权利要求2所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，所述基础复合回归模型为多输入单输出模型，输入为机组运行复合多参数，输出为NO_x排放浓度。

4.根据权利要求1至3中任一权利要求所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，所述的拟合方法包括线性拟合和非线性拟合方法，其中非线性拟合所用函数模型包括指数型，正余弦函数型，多项式拟合函数中的一种或多种。

5.根据权利要求4所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，通过估计方法对拟合公式中各参数估计得到可变运行参数与NO_x排放浓度间的偏回归模型中的估计方法包括最小二乘方法。

6.根据权利要求5所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，采集火电机组运行时段内工况数据，得到历史工况数据集的步骤为；

通过DCS系统采集二次风量、脱硝系统入口NO_x浓度、以及其它与NO_x排放相关的工况数据；

存储所有工况数据和NO_x排放浓度数据形成历史工况数据库。

7.根据权利要求6所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，基于历史工况数据集，建立机组复合运行参数与NO_x排放浓度间的基础复合回归模型；具体通过采用Bp神经网络建立机组生产运行复合多参数与NO_x排放浓度间的复合基础回归模型。

8.根据权利要求7所述的火电运行参数与NO_x排放浓度间的偏回分析方法，其特征在于，

对拟合公式中各参数进行估计，得到可变运行参数与NO_x排放浓度间的偏回归模型具体步骤为，

首先将历史工况数据集中二次风量的记录数据设为{X_i}，由基础回归模型得到二次风量变化引起的NO_x浓度的变化{Y_i}；

其次将数据集{X_i}、{Y_i}作为偏回归分析的自变量、输出量样本；

最后采用三角函数作为母函数对样本进行非线性曲线拟合，得到二次风量与NO_x排放浓度间的偏回归模型。