基于机理和数据混合模型的烟气SCR脱硝系统NO<sub>x</sub>浓度预估

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基于机理和数据混合模型的烟气SCR脱硝系统NO_x浓度预估

更新时间：2025-11-07

- 基于机理和数据混合模型的烟气SCR脱硝系统NO_x浓度预估
- Vol. 41, Issue 7, Pages: 71-78(2025)
- 作者机构：
  
  华北电力大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： X773
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, 41(7): 71-78.
DOI：

[J]. 2025, 41(7): 71-78. DOI：

摘要

为使燃煤机组在保证NO

排放浓度达到环保要求的同时实现经济运行，建立了烟气SCR（Selective catalytic reduction）脱硝系统出口NO

浓度机理与数据混合预估模型。首先，基于SCR脱硝反应的动力学特性，建立了烟气SCR脱硝系统出口NO

浓度机理子模型，并利用粒子群算法对模型中的待定常数进行寻优；然后，利用现场历史运行数据和机理子模型预估偏差数据，通过最小二乘支持向量机算法训练，建立了偏差数据的最小二乘支持向量机补偿子模型；最后，将偏差数据补偿子模型的输出和机理子模型的输出进行叠加，得到烟气SCR脱硝系统NO

浓度混合预估模型。与单一机理模型和单一数据驱动模型的预估结果进行对比，发现混合模型具有较高的拟合和预估精度。

Abstract

关键词

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