步红丽，李永华

(华北电力大学能源动力与机械工程学院，河北保定071003)

混合SPSS-PSO-SVM 模型在电厂NOx排放预测中的应用

步红丽，李永华

(华北电力大学能源动力与机械工程学院，河北保定071003)

针对电厂NOx排放进行预测，在满足当前NOx排放限额的条件下，致力于优化脱销系统的喷氨量，防止其过多或过少。为提升电厂排放NOx的预测精度，提出SPSS-PSO-SVM预测模型。电厂采集数据类型繁多，变量之间较多存在相关性和耦合性，而统计软件SPSS的引入能较为直观地观测和分析变量间的关联，并通过因子分析计算主成分矩阵，以降低输入变量的维数和消除相关性。基于某780 MW热力电厂的实时数据，通过SPSS特征提取和MATLAB仿真模拟，并将此模型性能与PSO-SVM模型进行比较，结果表明该模型在电厂NOx排放预测中应用具有一定的有效性。

SPSS特征提取;粒子群优化;支持向量机;混合建模;氮氧化物排放

0 引言

我国煤炭资源丰富，燃煤过程会产生大量NOx气体，因此限制和降低NOx排放意义重大［1］。随着电力行业的发展，火电行业的燃煤消耗进一步增大，目前，火电行业运行中排放的NOx量已超全国排放总量的1/2，所以控制火电行业的NOx排放量已上升为国家的研究重点［2］。

目前，国内外针对控制NOx排放方面的研究大致可分为锅炉燃烧技术的改进、无催化情况下向炉内喷氨水、有催化物的氨水喷射系统这三个方面［3］。本文所属为喷氨系统研究，即第二、三方面，这方面已有很多专家学者提出不同的实施方案。李昌海等人将串级前馈控制方法应用于脱销系统，此PID设定值SP是根据负荷的变动来控制喷氨量，无法应对变量波动复杂的工况，局限性大［4］。……