基于机器学习的燃煤电厂SO<sub>2</sub>与NO<sub>x</sub>排放预测研究进展

王嘉雨; 程芳琴; 张圆圆; 乔磊磊; 贾阳杰; 张帆; 杨凤玲

doi:10.13357/j.dlxb.2025.027

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基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展

发电 | 更新时间：2025-12-21

- 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展
- 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展
- 电力学报 2025年40卷第4期页码：248-259
- 作者机构：
  
  1. 山西大学资源与环境工程研究所
  2. 山西省黄河实验室
  3. 山西国锦煤电有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省吕梁市“揭榜挂帅”重大创新需求项目（2022JBGS02）
- DOI：10.13357/j.dlxb.2025.027
  中图分类号： TP181;X773
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王嘉雨, 程芳琴, 张圆圆, 等. 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展[J]. 电力学报, 2025,40(4):248-259.

王嘉雨, 程芳琴, 张圆圆, et al. 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展[J]. Journal of Electric Power, 2025, 40(4): 248-259.
王嘉雨, 程芳琴, 张圆圆, 等. 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展[J]. 电力学报, 2025,40(4):248-259. DOI： 10.13357/j.dlxb.2025.027.

王嘉雨, 程芳琴, 张圆圆, et al. 基于机器学习的燃煤电厂SO₂与NO_x排放预测研究进展[J]. Journal of Electric Power, 2025, 40(4): 248-259. DOI： 10.13357/j.dlxb.2025.027.

摘要

燃煤电厂污染物排放控制是电力行业实现绿色发展的关键环节。本文旨在系统梳理机器学习技术在燃煤电厂SO

和NO

浓度预测领域的研究进展，分析现有技术路线及其应用效果，为该领域的后续研究提供参考。通过文献调研方法，收集整理国内、外近年来的相关研究成果，重点分析机器学习在污染物排放预测中的两类主要应用范式：模式识别模型（用于污染物分类与特征提取）和回归模型（用于排放浓度精确预测）。同时考察不同算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）在实际工程中的应用效果及适用条件。研究发现，模式识别模型在污染物类型识别方面表现出色（分类准确率普遍超过90%），而回归模型则更适用于动态工况下的浓度预测（误差可控制在5%以内）。集成学习和深度学习方法的引入显著提升了煤电污染物排放预测性能，但在数据质量、计算成本和模型可解释性等方面仍存在挑战。机器学习为燃煤电厂污染物排放预测提供了有效技术支持，但其在实际应用中仍需解决数据采集、模型泛化和工程适配性等问题。未来研究应关注多模态数据融合、小样本学习方法及数字孪生技术的结合，以推动该领域从理论研究向工程化应用的深化发展。

Abstract

关键词

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