[发明专利]一种脱硝系统入口NOx浓度预测方法

权利要求书

1.一种脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S01)、获取训练数据，在电厂DCS系统数据库里，选取目标指标以及该指标的所有可能影响指标信息，按照一定的取数间隔，选取在正常运行状态下的历史数据，作为训练数据，其中目标指标为预测指标，即脱硝系统入口NOx浓度；

S02)、从步骤S01的训练数据中抽取目标指标的关键指标和辅助指标，关键指标为影响目标指标数值的主要影响因素，辅助指标为除关键指标外可能影响目标指标数值的辅助影响因素；

S03)、采用相关性分析，筛选辅助指标，将关键指标和筛选后的辅助指标合并在一起；

S04)、对合并在一起的关键指标和辅助指标进行预处理；

S05)、建立延迟时间预测模型，设置脱硝系统入口NOx浓度的延迟时间参照值为n个，则建立n个延迟时间预测模型，每个延迟时间预测模型对应不同的延迟时间参照值；

S06)、将经过预处理的训练数据分别输入n个延迟时间预测模型，延迟时间预测模型经过预测后输出n个目标指标预测值，对n个延迟时间预测模型的输出进行评价，选择最优模型的延迟时间参照值Ti作为指标延迟时间；

S07)、建立目标指标预测模型，模型输入为经过预处理的训练数据，模型输出为训练数据延迟时间Ti后的目标指标值。

2.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：步骤S03中，采用皮尔森相关系数计算辅助指标与目标指标的相关性，皮尔森相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱；筛选辅助指标数据时，计算辅助指标数据与目标指标数据间的皮尔森相关系数，并计算相关系数的绝对值，然后对绝对值进行排序，根据设定阈值确定目标指标的辅助指标。

3.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：脱硝系统入口NOx浓度的关键指标包括机组负荷、主蒸汽流量和给煤量，辅助指标为空预器一次风温、空预器出口烟温和各磨煤机风量。

4.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：步骤S04的预处理包括缺失值处理和数据归一化，对于有缺失值的指标，计算训练数据中该指标的均值，并使用均值来替代缺失值；采用公式(1)将指标数据归一化：

x_-norm＝(x-x_min)/(x_max-x_min) (1)，

其中，x_-norm为某指标数据x归一化后的值，x_max为该指标的原始最大值，x_min为该指标原始最小值。

5.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：所述延迟时间预测模型为GBDT模型。

6.根据权利要求1所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：所述目标指标预测模型为RNN神经网络模型。

7.根据权利要求1或5所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：采用公式(2)对延迟时间预测模型进行评价：

其中y_i代表目标指标的真实值，y′_i代表延迟时间预测模型对目标指标的预测值；通过公式(2)计算n个延迟时间预测模型的MAPE值，然后选择MAPE最小的模型，选择该模型所对应的延迟时间参照值，并将该延迟时间参考值作为目标指标延迟时间的预测值T。

8.根据权利要求1或5所述的脱硝系统入口NOx浓度预测的方法，其特征在于：n个延迟时间预测模型并行运行。