基于偏最小二乘和超限学习机结合的电站锅炉NOx排放建模

• 作者: 李长青 董泽 马宁
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: NOx排放 偏最小二乘 超限学习机 电站锅炉
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 179-184
• 页数: 6页
• 分类号: TK22
• 字数: 893字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2019.02.006

摘要

为了降低NOx排放量,需要建立一个实时准确的NOx排放模型.提出了基于偏最小二乘(PLS)和超限学习机(ELM)相结合的PLS-ELM模型用于建立电站锅炉NOx排放模型.首先,根据机理分析确定NOx排放模型的初始输入变量,然后,利用PLS对初始输入数据进行特征提取,最后,将提取后的信息作为ELM模型的输入.利用某1 000 MW电站锅炉分散控制系统(DCS)历史数据库中的现场运行数据对PLS-ELM模型进行训练和验证,并将模型的性能与BP神经网络、SVM和ELM模型进行了对比.PLS-ELM模型对训练数据集和测试数据集的平均相对误差(MRE)分别为1.58％和1.69％.仿真结果表明:PLS-ELM模型的预测精度和模型的耗时均优于BP、SVM和ELM模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董泽	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心	94	957	16.0	28.0
5	李长青	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心	10	106	5.0	10.0
6	马宁	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心	11	85	2.0	9.0