基于k-近邻互信息和WKOPLS的SCR脱硝系统动态预测模型

论文摘要

针对选择性催化还原（selective catalytic reduction,SCR）脱硝系统存在难以建立准确模型的情况,提出基于k-近邻互信息（mutual information,MI）和小波核隐变量正交投影（wavelet kernel-based orthogonal projections to latent structures,WKOPLS）的MI-WKOPLS预测模型,实现动态估计系统出口NOx浓度。首先利用k-近邻互信息法估计各输入变量时延,对模型样本进行相空间重构;然后将Morlet母小波引入KOPLS建立模型;最后采用滑动窗口策略实现动态建模。通过标准数据集测试,WKOPLS与其它建模方法相比,具有泛化、非线性逼近和抗噪能力最强的特点。并选择SCR系统从变工况至稳态的4组样本分析,结果表明:与WKOPLS相比,MI-WKOPLS提高模型的非线性逼近和泛化能力;与其它算法相比,在变工况时,MI-WKOPLS的RMSEte和MAPEte均达到最小值3.3617mg/m3和7.254%,在稳态时,MI-WKOPLS的RMSEte和MAPEte均达到最小值1.8617mg/m3和4.5487%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 闫来清,董泽

关键词: 选择性催化还原,脱硝系统,近邻互信息,小波核隐变量正交投影,动态模型

来源: 中国电机工程学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术

单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心(华北电力大学)

基金: 国家自然科学基金项目(71471060),河北省自然科学基金项目(E2018502111),中央高校基本科研基金项目(2018QN097)~~

分类号: TP18;X773

DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.172659

页码: 2970-2980

总页数: 11

文件大小: 870K

下载量: 246

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