摘要
石炭発電所の排ガス脱硫システムでの安全で安定した動作を確保するためには、科学的かつ合理的な選択的触媒還元（SCR）触媒寿命予測プランを策定する必要があります。SCR触媒の劣化は、複数の物理的および化学的要因の結果であり、従来の物理モデルや数学式ではその活性度を予測するのは難しいです。この研究は、発電所のビッグデータ特性に基づき、元データを前処理し、曲線フィッティング、グレープレディクション、BPニューラルネットワーク、グレーニューラルネットワークの4つの予測モデルを構築しました。ケース比較分析により、データの前処理は予測精度を向上させることができることが分かりました。データが等時距特性を満たす場合、グレーニューラルネットワークの最適化された直接出力モデルの予測精度が高いことが判明し、データが等時距特性を満たさない場合、BPニューラルネットワークモデルの予測効果が高いです。
关键词
排ガス脱硫システム; SCR触媒; 寿命予測; 曲線フィッティング; グレープレディクション; BPニューラルネットワーク; グレーニューラルネットワーク