文献类型：期刊文章

作　　者：秦天牧[1] 林道鸿[2] 杨婷婷[1] 王绥瑜[2] 吕游[1] 余加喜[2] 刘吉臻[1]

机构地区：[1]新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市昌平区102206 [2]海南电力技术研究院,海南省海口市570125

出　　处：《中国电机工程学报》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助(2016MS47;2015XS69);中国南方电网有限责任公司科技项目(073000KK51140001)~~

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：10

起止页码：2913-2919

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：SCR系统脱硝过程普遍应用的建模方法分为机理建模和数据建模两种,但这两种方法之间的对比研究相对较少。确定两种方法各自的适用范围,从而选取适宜的建模方法是确保模型准确性的前提。文中根据E-R反应机理以及支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络(BP neural network,BPNN)、核偏最小二乘(kernel partial least squares,KPLS)等方法分别建立了SCR系统的机理和数据动态模型。采用现场实际运行数据对模型进行验证,并根据模型精度评价指标以及建模耗时对各种建模方法进行对比。结果表明,在局部工况样本条件下,机理模型计算精度更高,计算量较小。在全局工况样本条件下,数据模型的拟合和泛化能力更强,但是数据模型的计算量更大,建模耗时更长。

关 键 词：烟气脱硝 机理模型  数据模型 核偏最小二乘 SCR脱硝

分 类 号：TK39]