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    基于LSTM的CFB機(jī)組SO2濃度模型

    2020-04-15 03:55:27百嘎利李彩霞劉文慧吳江王偉孔維政
    科技風(fēng) 2020年11期
    關(guān)鍵詞:建模

    百嘎利 李彩霞 劉文慧 吳江 王偉 孔維政

    摘?要:循環(huán)流化床機(jī)組(Circulating Fluidized Bed)脫硫塔SO2濃度與當(dāng)前運(yùn)行狀況息息相關(guān),但CFB機(jī)組是一個(gè)大慣性,大延遲,強(qiáng)耦合的對(duì)象,靠傳統(tǒng)建模很難精確地對(duì)其生濃度進(jìn)行建模。但脫硫塔入口SO2濃度不會(huì)產(chǎn)生突變,故在分析SO2濃度影響因素的條件下,利用對(duì)時(shí)間序列處理能力較強(qiáng)的LSTM算法,對(duì)SO2濃度進(jìn)行建模,有望對(duì)運(yùn)行人員提供科學(xué)參考,改善脫硫效率及成本。

    關(guān)鍵詞:CFB機(jī)組;SO2濃度;建模;LSTM算法

    截至2018年,我國(guó)火力發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)到110495萬(wàn)千瓦,煤電裝機(jī)占總裝機(jī)容量的55%,達(dá)到98130萬(wàn)千瓦[1]。如此巨大的裝機(jī)占比預(yù)示著未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),我國(guó)發(fā)電的主力軍依然是燃煤發(fā)電。

    近年來(lái),國(guó)家對(duì)環(huán)保要求愈發(fā)嚴(yán)格,導(dǎo)致許多火電機(jī)組污染物排放不能達(dá)標(biāo),因此大部分機(jī)組都在煙氣尾部安裝脫硫裝置,以滿足國(guó)家制定的污染物排放標(biāo)準(zhǔn)。最初我國(guó)循環(huán)流化床機(jī)組主要方式是爐內(nèi)脫硫,但已很難達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn)。為了節(jié)省建設(shè)成本,循環(huán)流化床尾部脫硫裝置往往容量有限,因此沿用了“爐內(nèi)脫硫+爐外干濕法脫硫”的方式進(jìn)行脫硫[2],即在爐內(nèi)通過(guò)石灰石脫硫?qū)煔釹O2濃度控制在一定范圍內(nèi),上限一般在1500mg/m3~3000mg/m3范圍,再通過(guò)脫硫塔將SO2排放控制在超低排放的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)。

    但此方式存在諸多問(wèn)題,最直觀的問(wèn)題之一就是脫硫塔入口SO2濃度測(cè)點(diǎn)常常存在誤差,并偶爾會(huì)出現(xiàn)濃度計(jì)堵塞導(dǎo)致一定時(shí)間內(nèi)SO2濃度不變的情況,影響運(yùn)行人員操作石灰石給料機(jī),最終可能引起短時(shí)間內(nèi)SO2排放超標(biāo)或者石灰石投入過(guò)量進(jìn)而提高脫硫成本。若能建立起脫硫塔入口SO2生產(chǎn)模型,在測(cè)點(diǎn)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)可以通過(guò)模型計(jì)算出脫硫塔入口SO2濃度大概范圍,則可以避免這一現(xiàn)象。但循環(huán)流化床鍋爐是一個(gè)大慣性,大延遲,強(qiáng)耦合的對(duì)象[3,4],尋常機(jī)理建模較為困難。亟需一種新的方法來(lái)對(duì)此對(duì)象進(jìn)行建模。

    隨著計(jì)算機(jī)發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越多地運(yùn)用在工業(yè)領(lǐng)域。本文通過(guò)RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法之一的LSTM(長(zhǎng)短期記憶)算法對(duì)SO2生成模型進(jìn)行建模,能大致計(jì)算出當(dāng)前SO2濃度值,可為運(yùn)行人員提供指導(dǎo)。

    一、CFB機(jī)組爐側(cè)SO2影響因素

    這里以某330MW亞臨界CFB機(jī)組為例。該機(jī)組主要通過(guò)爐外濕法脫硫,脫硫塔設(shè)計(jì)值在3000mg/m3,當(dāng)脫硫塔入口在2500mg/m3以下時(shí),爐內(nèi)不噴石灰石且在脫硫塔入口SO2濃度3000mg/m3以上較短一段時(shí)間內(nèi),爐外脫硫的設(shè)計(jì)仍能將SO2排放值控制在超低排放標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)。

    為簡(jiǎn)化SO2生產(chǎn)模型,在較短一段時(shí)間內(nèi),將煤質(zhì)視為穩(wěn)定,其含硫量變化不大,另外,由于爐內(nèi)脫硫用的很少,截取的數(shù)據(jù)均為未用爐內(nèi)脫硫的情況。

    首先,SO2生成量與實(shí)際給煤量有關(guān):

    Vso2=kB-Vg

    其中:VSO2——二氧化硫生成量;

    B——燃燒的煤量;

    k——煤中硫的質(zhì)量分?jǐn)?shù);

    Vg——未燃燒的固體硫。

    這里存在的問(wèn)題在于燃燒的煤量無(wú)法測(cè)算,但可以簡(jiǎn)化為瞬時(shí)給煤量的一階延遲:

    B=TBe-τs

    其中:TB——瞬時(shí)給煤量;

    τ——煤從給煤機(jī)到燃燒需要的時(shí)間。

    圖1為SO2濃度與給煤量之間的關(guān)系,采樣時(shí)間為5s,時(shí)間長(zhǎng)度為50min:

    可以看到,雖然給煤越多,SO2生成量越多,但是生成的SO2濃度與給煤并無(wú)直接關(guān)系,這是因?yàn)镾O2濃度是生成量與煙氣流量的比值。但SO2生成與一二次風(fēng)比值有關(guān),在作為L(zhǎng)STM算法的輸入量時(shí)為一次風(fēng)量與二次風(fēng)量。同時(shí),一二次風(fēng)量,給煤決定了氧量多少,氧量決定了爐膛內(nèi)氧化還原性氣氛,也是二氧化硫生成的關(guān)鍵。下圖2為氧量與SO2濃度之間的關(guān)系,時(shí)間段與上圖1相同。

    這里可以很明顯注意到,氧量變化趨勢(shì)與SO2濃度變化趨勢(shì)相反,且波峰波谷都超前SO2波谷波峰一段時(shí)間,因此,在LSTM算法輸入量中,氧量是很重要的一部分。

    最后,SO2濃度雖然與上述幾個(gè)因素關(guān)系很大,但負(fù)荷是機(jī)組運(yùn)行的基礎(chǔ),此外,根據(jù)SO2生成原理[5],床溫、床壓[6]同樣也不可忽視。

    二、基于LSTM的CFB機(jī)組SO2濃度模型

    (一)模型輸入與輸出

    基于上述分析,將機(jī)組負(fù)荷,給煤量,一次風(fēng)量,二次風(fēng)量,氧量,床溫,床壓作為輸入量,脫硫塔入口SO2濃度作為輸出量,模型如下:

    為保證模型精度,所有輸入輸出均在matlab中做歸一化處理。

    模型指標(biāo)采用常用的均方根誤差(RMSE)與平均百分比誤差(MAPE):

    RMSE=1m∑mi=1(yi-yi)∧2

    MAPE=∑mi=1yi-y∧yi×100m

    (二)模型訓(xùn)練

    訓(xùn)練集中含20000組輸入輸出數(shù)據(jù),采樣間隔為5S,時(shí)間長(zhǎng)度約為28小時(shí)。LSTM模型中BATCH_SIZE為125,TIME_STEPS為160,兩者相乘要與訓(xùn)練集的組數(shù)相同。輸入量為7維,輸出為1維,一層含10個(gè)神經(jīng)元,學(xué)習(xí)速率為0.01,訓(xùn)練步長(zhǎng)為1200。訓(xùn)練后,隨機(jī)選取600個(gè)連續(xù)時(shí)間采樣點(diǎn)(時(shí)間長(zhǎng)度為50min)進(jìn)行驗(yàn)證,算法運(yùn)行環(huán)境為Spyder(Python 3.6)得到如下圖形:

    反歸一化后,得到訓(xùn)練輸出的SO2濃度值與實(shí)際值的圖形如下:

    模型值和實(shí)際值之間的均方根誤差RMSE為143.34mg/m3,這對(duì)動(dòng)輒3000mg/m3左右的脫硫塔入口來(lái)說(shuō),在接受范圍之內(nèi)。平均百分比誤差MAPE為4.06,未超過(guò)5%。兩個(gè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)均證明了訓(xùn)練模型的正確性。

    (三)模型泛化

    為了證明模型的泛化能力,在訓(xùn)練集之外,需要另找數(shù)據(jù)進(jìn)行模型運(yùn)算,選取這些數(shù)據(jù)之前,需要用到之前一段時(shí)間的數(shù)據(jù)。比如,20000組數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集,當(dāng)我們對(duì)600組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試時(shí),需要采20600組數(shù)據(jù),前20000組作為訓(xùn)練,測(cè)試時(shí),對(duì)第601組數(shù)據(jù)開(kāi)始直到20600組數(shù)據(jù)均需要作為測(cè)試,但只有最后600組數(shù)據(jù)是在訓(xùn)練集之外的測(cè)試集。這是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)維數(shù)需要保持一致,也是因?yàn)镾O2濃度實(shí)際值跟前一時(shí)刻關(guān)系很大,其濃度不可能產(chǎn)生突變,這也是使用LSTM能夠較好的利用好前一時(shí)刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行下一時(shí)刻數(shù)據(jù)建模的原因,此做法也能較好地提升模型正確性。在訓(xùn)練集之外,另外600點(diǎn)測(cè)試集的圖形如下:

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