[发明专利]基于变量压缩BP神经网络的电厂SO2排放软测量方法在审
| 申请号： | 201811399206.0 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109508832A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 李东峰;李至瑞 | 申请（专利权）人： | 李东峰 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 韩洪淼 |
| 地址： | 250001 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于变量压缩BP神经网络的电厂SO2排放软测量方法，包括步骤S1：采集湿法烟气脱硫系统中关于时间变化的样本数据，并根据采集到的样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2：对所述样本数据进行相关性分析，对原样本变量进行压缩，去除与所述湿法烟气脱硫系统出口处烟气中SO2相关性小于0.2的样本数据；步骤S3：利用所述的变量压缩‑BP神经网络对湿法烟气脱硫系统进行建模，建立湿法烟气脱硫系统预测模型；步骤S4：利用步骤S3中建立的湿法烟气脱硫预测模型计算湿法烟气脱硫系统的烟气出口处的SO2浓度的预测值；步骤S5：利用步骤S4的预测值对湿法烟气脱硫系统的浆液喷淋量进行控制。 | ||
| 搜索关键词： | 湿法烟气脱硫系统 样本数据 变量压缩 预测模型 软测量 电厂 神经元 采集 动态神经网络 湿法烟气脱硫 烟气出口处 输出层 输入层 原样本 排放 预测 建模 喷淋 去除 烟气 压缩 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于变量压缩BP神经网络的电厂SO2排放软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集湿法烟气脱硫系统中关于时间变化的样本数据，并根据采集到的样本数据确定动态神经网络的输入层和输出层的神经元；步骤S2：对所述样本数据进行相关性分析，对原样本变量进行压缩，去除与所述湿法烟气脱硫系统出口处烟气中SO2相关性小于0.2的样本数据；该步骤中，相关性的求取方法为：![]()
步骤S3：利用所述的变量压缩‑BP神经网络对湿法烟气脱硫系统进行建模，建立湿法烟气脱硫系统预测模型；步骤S4：利用步骤S3中建立的湿法烟气脱硫预测模型计算湿法烟气脱硫系统的烟气出口处的SO2浓度的预测值；步骤S5：利用步骤S4的预测值对湿法烟气脱硫系统的浆液喷淋量进行控制；将目标值与预测值进行比较，若预测值大于目标值且两者相差越大，对应的浆液的喷淋量也就越大；若目标值大于预测值则减少喷淋量。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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