- 专利标题: 基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机的NOx排放浓度预测方法
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申请号: CN201810992640.3申请日: 2018-08-28
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公开(公告)号: CN109670625A公开(公告)日: 2019-04-23
- 发明人: 张友卫 , 曹硕硕 , 周春蕾 , 曾令超 , 帅云峰 , 孙栓柱 , 李益国 , 王林 , 李春岩 , 杨晨琛 , 李逗
- 申请人: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
- 申请人地址: 江苏省南京市江宁科学园天元中路19号
- 专利权人: 江苏方天电力技术有限公司,东南大学,国网江苏省电力有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人: 江苏方天电力技术有限公司,东南大学,国网江苏省电力有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市江宁科学园天元中路19号
- 代理机构: 南京钟山专利代理有限公司
- 代理商 戴朝荣
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/26 ; G06F17/50 ; G06K9/62
摘要:
本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机的燃煤机组NOx排放浓度预测方法。通过对现场数据和理论的分析,确定脱硝系统动态模型的输入和输出变量,通过离线计算脱硝系统动态模型参数,完成当前时刻NOx排放浓度预测,采用无迹卡尔曼滤波不断更新核参数值σ和模型参数α,b,对支持向量样本进行更新,进行下一时刻NOx排放浓度的预测。本发明提出的方法对NOx排放浓度进行准确预测,不但有利于进一步提高选择性催化还原脱硝控制系统的调节品质,而且可以用来判断现场数据是否真实准确,为环保部门的监管执法提供依据。
公开/授权文献
- CN109670625B 基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机的NOx排放浓度预测方法 公开/授权日:2022-06-17