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

史泓喆; 宋子赫; 赵文杰

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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
- 暂无标题
- 电力科学与工程 2025年41卷第7期页码：71-78
- 作者机构：
  
  华北电力大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河北省自然科学基金资助项目（F2023502010）
- DOI：
  中图分类号： X773
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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史泓喆, 宋子赫, 赵文杰. 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[J]. 电力科学与工程, 2025,41(7):71-78.
史泓喆, 宋子赫, 赵文杰. 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[J]. 电力科学与工程, 2025,41(7):71-78. DOI：

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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

Keywords

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杨浩.燃煤机组脱硝系统动态建模研究及应用[D].东南大学,2021(03).

马康丰.火电机组SCR脱硝系统全工况建模与优化控制研究[D].华北电力大学(北京),2020(06).

王朔.燃煤机组SCR脱硝系统神经网络控制策略研究[D].华北电力大学,2020(03).

Xiaochen Hao,Xinqiang Wang,Jinbo Liu,Xing Wang,Zhipeng Zhang,Yukun Ji.A multi-indicator prediction method for NOx emission concentration and ammonia escape value for cement calciner system[J].Journal of Computational Science,2024.

M. Malvoni,M.G. De Giorgi,P.M. Congedo.Photovoltaic forecast based on hybrid PCA–LSSVM using dimensionality reducted data[J].Neurocomputing,2016.

Isabella Nova,Luca Lietti,Enrico Tronconi,Pio Forzatti.Transient response method applied to the kinetic analysis of the DeNO x –SCR reaction[J].Chemical Engineering Science,2001.

王雷,楼杰,周元祥.SCR烟气脱硝技术及脱硝效率影响因素研究[J].能源化工,2024(04).

李瑞连,曾德良,张光明,谢衍,朱岩松,朱红成.基于机理和数据混合模型的SD-WFGD系统SO_2浓度动态预测[J].动力工程学报,2024(07).

金秀章,陈佳政,李阳峰.基于ARIMA-OSELM的火电厂SCR入口NO_x浓度预测建模研究[J].计量学报,2023(09).

张悦,田庆,白英君.基于混合模型和Stacking框架的循环水出口温度预测[J].计算机仿真,2023(05).

李云淏,咸日常,张海强,赵飞龙,李嘉洋,王玮,李增悦.基于改进灰狼算法与最小二乘支持向量机耦合的电力变压器故障诊断方法[J].电网技术,2023(04).

张元哲,刘培,李政.基于主导因素法的燃气轮机机理数据混合建模[J].工程热物理学报,2021(11).

赵宏,张发捷,马云龙,马宝林,唐潇,徐仁博,罗通达,李成宝,任传明,于洁,孙路石.燃煤电厂SCR脱硝氨逃逸迁移规律试验研究[J].中国电力,2021(01).

王为,王乐乐,孔凡海,陈牧,姚燕,雷嗣远.高温除尘脱硝一体化装置SCR催化剂选型设计分析[J].华电技术,2020(09).

李景轩,周登极,肖旺,张会生.燃气轮机机理-数据混合建模方法研究[J].热能动力工程,2019(12).

饶德备,谭鹏,李壮扬,胡昌镁,曹楠,张成,方庆艳,陈刚.燃煤电站SCR脱硝系统机理建模[J].热力发电,2019(08).

张道军,马子然,孙琦,徐文强,李永龙,竹涛,王宝冬.选择催化还原(SCR)反应机理研究进展[J].化工进展,2019(04).

秦天牧,林道鸿,杨婷婷,王绥瑜,吕游,余加喜,刘吉臻.SCR烟气脱硝系统动态建模方法比较[J].中国电机工程学报,2017(10).

赵毅,朱洪涛,安晓玲,苏蓬.燃煤电厂SCR烟气脱硝技术的研究[J].电力环境保护,2009(01).

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