0     引言

燃煤機(jī)組產(chǎn)生的氮氧化物（NOx）是大氣污染的首要排放物之一，在空氣質(zhì)量方面影響較為嚴(yán)重［1］。煙氣排放連續(xù)檢測(cè)系統(tǒng)（Continuous Emission Monitoring Systems，CEMS）對(duì)煙氣取樣管路要按時(shí)反向吹掃，以避免積灰堵塞，從而會(huì)導(dǎo)致NOx測(cè)量結(jié)果存在間斷性失真，同時(shí)，由于煙氣取樣管路長(zhǎng)度一般為40~60 m，造成測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)時(shí)滯現(xiàn)象，控制系統(tǒng)的控制難度也因此得到提升。因此，建立脫硝系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)于燃煤機(jī)組的優(yōu)化運(yùn)行，噴氨量的控制以及污染物的監(jiān)測(cè)管理都具有重要意義［2］。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，許多建模方法被應(yīng)用到脫硝系統(tǒng)當(dāng)中。楊文玉等人［3］利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了脫硝系統(tǒng)出口NOx的預(yù)測(cè)模型，該模型在處理時(shí)序預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)并沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì)。張淑清等人［4］利用ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了電網(wǎng)負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型，并利用飛蛾優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，該文所用訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)少，容易導(dǎo)致模型過(guò)擬合。劉延泉等人［5］將互信息與LSSVM方法結(jié)合，對(duì)脫硝系統(tǒng)入口NOx濃度進(jìn)行了預(yù)測(cè)，但模型未考慮輸入變量的對(duì)模型的影響。

除了建模方法，特征選擇也會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)能力。特征選擇常見(jiàn)的方法有過(guò)濾式(Filter)、封裝式(Wrapper)和嵌入式(Embedded)三種。輸入變量的直接選擇決定了模型的結(jié)構(gòu)與輸出，輸入變量的選擇通常對(duì)工業(yè)機(jī)理進(jìn)行分析，從待選變量進(jìn)行篩選獲取［6-7］。金秀章等人［8］利用mRMR算法篩選出符合模型的輸入變量，建立了出口SO2質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)模型，但正則化仍不能計(jì)算出隱層節(jié)點(diǎn)的具體數(shù)量。趙文杰等人［9］利用互信息與優(yōu)化算法結(jié)合確定系統(tǒng)最優(yōu)的輸入變量集合，將互信息特征提取方法應(yīng)用到高維系統(tǒng)中，建立了脫硝系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型，但該方法計(jì)算量大，耗時(shí)較長(zhǎng)，實(shí)施起來(lái)較為困難。錢虹等人［10］采用隨機(jī)森林算法進(jìn)行變量選擇，并對(duì)SCR脫硝系統(tǒng)出口NOx質(zhì)量濃度進(jìn)行了預(yù)測(cè)，但模型未解決煙氣采樣管道長(zhǎng)度較長(zhǎng)而導(dǎo)致的時(shí)滯問(wèn)題。

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作者信息：

張瑾，姜浩，金秀章

（華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，河北保定071003）