KPCA和LSSVM在SCR脱硝反应器入口NO_x含量软测量中的应用

SCR脱硝反应器入口NO_x含量及时、准确地测量,对于精确调节喷氨量,控制NO_x排放至关重要。针对NO_x气体分析仪测量滞后的问题,提出了基于KPCA和LSSVM的软测量模型。根据某电厂采集的数据样本规模较大的情况,为了提高NO_x软测量模型的精度,该文首先进行基于相似度函数的样本优选,减少样本冗余信息,简化样本模型。然后对于选取的与反应器入口NO_x有关的18个辅助变量进行核主元分析(KPCA),对样本进行特征提取,降低样本维数,以此作为最小二乘支持向量机(LSSVM)软测量模型的输入,提高软测量模型的精度,对反应器入口NO_x含量的实时、准确测量提供一定的理论依据,为提高反应器脱硝效率打下良好基础。