基于随机森林的火电机组SCR脱硝反应器建模

• 作者: 康英伟 许壮
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: SCR脱硝反应器 预测模型 主成分分析 随机森林 性能对比
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 环保技术与设备
• 页码范围: 486-491,501
• 页数: 7页
• 分类号: X511
• 字数: 3756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19805/j.cnki.jcspe.2020.06.009

摘要

火电机组选择性催化还原技术(SCR)脱硝反应器过程复杂多变,采用机理建模的SCR脱硝反应器出口NOx质量浓度预测难以取得良好的效果.基于火电厂的历史运行数据,将主成分分析(PCA)和随机森林(RF)相结合建立了SCR脱硝反应器出口NOx质量浓度预测模型.在建模过程中,采用主成分分析方法计算各个变量的贡献率来筛选变量,进而对随机森林模型进行试验验证,并与支持向量机(SVM)模型和BP神经网络模型的预测性能进行对比.结果 表明:采用PCA变量选择方法确定SCR系统模型的输入变量是可行和有效的;与SVM和BP神经网络模型相比,RF算法得到的SCR系统模型具有更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康英伟	上海电力大学自动化工程学院	17	36	4.0	5.0
2	许壮	上海电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0