CN112598167A - 基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法 - Google Patents

基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，方法包括以下步骤：S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；S2：利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。与现有技术相比，使得到的人工神经网络具有稳定性，使电站锅炉NOx排放量的预测更准确。

Description

基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法
技术领域
本发明涉及电站锅炉NOx排放量预测领域，尤其是涉及一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法。
背景技术
随着环保意识不断提高，国家针对电站提出了一系列环保要求，在提高燃烧效益的同时限制大气污染物的排放[1]。目前，燃煤发电在我国乃至全球范围内仍然是一种重要的发电形式，而煤炭燃烧是NOx的主要来源之一，因此减少NOx排放量是电厂迫在眉睫要解决的问题。电厂锅炉减少NOx排放的主要方法是燃烧优化技术，精准的NOx排放模型是燃烧优化技术的基础[2]。神经网络一直是机器学习领域的研究热点，但过拟合和训练缓慢等方面却进展缓慢。2004年，GB Huang[3]提出了一种新型的单隐层前馈神经网络极限学习机(Extreme Learning Machine，ELM)，ELM克服了传统神经网络算法需要迭代、耗时长和易陷入局部最优的问题。
李国强[4]为了进一步提高极限学习机的泛化能力，针对在某些回归或分类应用中极限学习机比传统的神经网络学习算法需要更多的隐层神经元的问题，提出一种基于极限学习机的新型前馈并行神经网络-快速学习网络(Fast Learning Network，FLN)，并证明了快速学习网的优越性。快速学习网输出层不仅从隐层接收信息，而且还直接从输入层接收信息。快速学习网中随机生成的输入权重和隐层阈值会导致快速学习网预测准确性不足、性能不稳定。
参考文献：
[1]中国环境科学研究院,国电环境保护研究所等.火电厂大气污染物排放标准:中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,2003.
[2]牛培峰,李进柏,刘楠,李国强,王荣彦.基于改进花授粉算法和极限学习机的锅炉NOx排放优化[J].动力工程学报,2018,38(10):782-787.
[3]Huang G-B,Zhu Q-Y,Siew C-K.Extreme learning machine:a new learningscheme of feedforward neural networks[C],2004:985-990.
[4]Li G,Niu P,Duan X,et al.Fast learning network:a novel artificialneural network with a fast learning speed[J].Neural Computing&Applications,2014,24(7-8):1683-1695.
发明内容
针对快速学习网预测准确性不足、性能不稳定的缺陷，本发明提供一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，该方法包括以下步骤：
S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；
S2：利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；
S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。
所述电站锅炉历史运行数据包括锅炉负荷、给煤机转速、一次风速、二次风速、排烟氧量、烟气温度、二次风喷嘴开度、燃尽风挡板开度和煤质特性等。
S1包括：
S11：获取初始历史数据；
S12：对初始历史数据进行数据预处理，得到模型样本，数据预处理包括剔除数据坏点、提取稳态数据和数据归一化；
S13：对模型样本进行训练样本和测试样本划分。
选择模型样本的70％作为训练样本，选择模型样本的30％作为测试样本。
S2中，利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网之前，设置快速学习网的输入权值、隐层阈值的寻优范围和快速学习网的隐层节点个数。
S2中，利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型，该过程包括：
S21：设定初始参数，初始参数包括步长、位置、最大迭代次数、种群数量；
S22：更新权重值；
S23：根据权重值计算蜻蜓的适应度(根据交叉验证方法确定适应度)，并保留最优适应度对应的参数；
S24：搜寻邻域中是否存在蜻蜓个体，并根据邻域中是否存在蜻蜓个体选取位置和步长的更新公式；
S25：计算蜻蜓的5种行为度，包括天敌因子E、食物因子F、内聚度C、对齐度A和分离度S；
S26：更新蜻蜓位置和步长；
S27：检验是否满足结束条件，若满足，得到最优适应度对应的参数，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型，结束；否则，执行S22。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，并建立电站锅炉NOx排放神经网络模型，使得预测模型性能更加准确。
(2)利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，并建立电站锅炉NOx排放神经网络模型，使得预测模型性能更加稳定。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例的电站锅炉NOx排放神经网络模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，该方法包括以下步骤：
S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；
S2：利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；
S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。
具体而言：
电站锅炉历史运行数据包括锅炉负荷(MW)、给煤机转速(r/min)、一次风速(m/s)、二次风速(m/s)、排烟氧量、烟气温度(℃)、二次风喷嘴开度(％)、燃尽风挡板开度(％)和煤质特性。
S1包括：
S11：获取初始历史数据；
S12：对初始历史数据进行数据预处理，得到模型样本，数据预处理包括剔除数据坏点、提取稳态数据和数据归一化；
S13：对模型样本进行训练样本和测试样本划分。
包括但不限于选择模型样本的70％作为训练样本，选择模型样本的30％作为测试样本。
电站锅炉历史运行数据表达为
Figure BDA0002842589300000041
的形式，并对所有的数据样本进行归一化处理，其中
Figure BDA0002842589300000042
Figure BDA0002842589300000043
表示第i组数据样本的输入向量中第n个元素，n为输入变量个数；输出
Figure BDA0002842589300000044
Figure BDA0002842589300000045
表示第i组最优适应度对应的参数中第m个元素，m为参数个数。
S2中，利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网之前，设置快速学习网的输入权值和隐层阈值的寻优范围，以及快速学习网的隐层节点个数。利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型的过程包括：
S21：设定初始参数，初始参数包括步长、位置、最大迭代次数、种群数量；
S22：更新权重值；
S23：根据权重值计算蜻蜓的适应度(根据交叉验证方法确定适应度)，并保留最优适应度对应的参数；
S24：搜寻邻域中是否存在蜻蜓个体，并根据邻域中是否存在蜻蜓个体选取位置和步长的更新公式；
S25：计算蜻蜓的5种行为度，包括天敌因子E、食物因子F、内聚度C、对齐度A和分离度S；
S26：更新蜻蜓位置和步长；
S27：检验是否满足结束条件，若满足，得到最优适应度对应的参数，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型，结束；否则，执行S22。
以下为一具体例子：
以某330MW燃煤锅炉为研究对象，选择了锅炉负荷(MW)、4台给煤机转速(r/min)、4个一次风速(m/s)、5个二次风速(m/s)、排烟氧量、烟气温度(℃)、二次风喷嘴开度(％)、燃尽风挡板开度(％)和煤质特性。共采集了30组试验工况。
利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，算法流程如下：
S21：设定初始参数，初始参数包括步长、位置、最大迭代次数、种群数量；
S22：更新权重值；
S23：根据权重值计算蜻蜓的适应度(根据交叉验证方法确定适应度)，并保留最优适应度对应的参数，参数为快速学习网的参数；
S24：搜寻邻域中是否存在蜻蜓个体，并根据邻域中是否存在蜻蜓个体选取位置和步长的更新公式；
S25：计算蜻蜓的5种行为度，包括天敌因子E、食物因子F、内聚度C、对齐度A和分离度S；
S26：更新蜻蜓位置和步长；
S27：检验是否满足结束条件，若满足，得到最优适应度对应的参数，得到优化的快速学习网，优化的快速学习网即为电站锅炉NOx排放神经网络模型，结束；否则，执行S22。

Claims (6)

1.一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：对电站锅炉历史运行数据进行预处理，得到模型样本；
S2：利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型；
S3：获取实际电站锅炉运行数据，利用电站锅炉NOx排放神经网络模型进行电站锅炉NOx排放量预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，所述电站锅炉历史运行数据包括锅炉负荷、给煤机转速、一次风速、二次风速、排烟氧量、烟气温度、二次风喷嘴开度、燃尽风挡板开度和煤质特性等。
3.根据权利要求1所述的一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，S1包括：
S11：获取初始历史数据；
S12：对初始历史数据进行数据预处理，得到模型样本，数据预处理包括剔除数据坏点、提取稳态数据和数据归一化；
S13：对模型样本进行训练样本和测试样本划分。
4.根据权利要求3所述的一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，选择模型样本的70％作为训练样本，选择模型样本的30％作为测试样本。
5.根据权利要求1所述的一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，S2中，利用模型样本和蜻蜓算法优化快速学习网之前，设置快速学习网的输入权值、隐层阈值的寻优范围和快速学习网的隐层节点个数。
6.根据权利要求1所述的一种基于蜻蜓算法和快速学习网的电站锅炉NOx排放量预测方法，其特征在于，S2中，利用蜻蜓算法优化快速学习网的输入权值和隐层阈值，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型，该过程包括：
S21：设定初始参数，初始参数包括步长、位置、最大迭代次数、种群数量；
S22：更新权重值；
S23：根据权重值计算蜻蜓的适应度，并保留最优适应度对应的参数；
S24：搜寻邻域中是否存在蜻蜓个体，并根据邻域中是否存在蜻蜓个体选取位置和步长的更新公式；
S25：计算蜻蜓的5种行为度，包括天敌因子E、食物因子F、内聚度C、对齐度A和分离度S；
S26：更新蜻蜓位置和步长；
S27：检验是否满足结束条件，若满足，得到最优适应度对应的参数，得到电站锅炉NOx排放神经网络模型，结束；否则，执行S22。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113628694A (zh) * 2021-07-05 2021-11-09 国能国华(北京)电力研究院有限公司 一种预测锅炉氮氧化物排放量的方法
CN117391734A (zh) * 2023-10-07 2024-01-12 华北电力大学 一种基于支持向量机回归模型的发电成本预测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108038306A (zh) * 2017-12-11 2018-05-15 太原理工大学 一种面向海量高维数据的电站锅炉燃烧建模及优化的方法
CN109980700A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 广东电网有限责任公司 一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备
CN110705776A (zh) * 2019-09-27 2020-01-17 中冶赛迪电气技术有限公司 能源优化调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108038306A (zh) * 2017-12-11 2018-05-15 太原理工大学 一种面向海量高维数据的电站锅炉燃烧建模及优化的方法
CN109980700A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 广东电网有限责任公司 一种分布式电源多目标优化规划方法、装置和设备
CN110705776A (zh) * 2019-09-27 2020-01-17 中冶赛迪电气技术有限公司 能源优化调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李国强: "新型人工智能技术研究及其在锅炉燃烧优化中的应用", 《中国优秀博士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113628694A (zh) * 2021-07-05 2021-11-09 国能国华(北京)电力研究院有限公司 一种预测锅炉氮氧化物排放量的方法
CN117391734A (zh) * 2023-10-07 2024-01-12 华北电力大学 一种基于支持向量机回归模型的发电成本预测方法
CN117391734B (zh) * 2023-10-07 2024-03-26 华北电力大学 一种基于支持向量机回归模型的发电成本预测方法

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