[发明专利]检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法

说明书

本发明提供一种检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，所述方法包括以下步骤：S1：建立RBF结构；S2：对目标火电厂排放尾气进行预处理，将预处理后的尾气输入铂膜传感器，获得所述铂膜传感器的输出值；S3：从步骤S2中的预处理气体中提取大于1个的特征量，将所述特征量及所述传感器的输出值作为RBF接收的输入值，并将所述输入值输入至所述RBF结构获得二氧化硫的浓度值；本发明在不增加现行硬件成本的前提下，采用样气预处理和神经网络数据校正相结合，可使现行烟气排放连续监测系统综合误差小于2％；具有稳定性高及工艺实施成本较低的有益效果。

技术领域

本发明属于测量控制技术领域，尤其涉及一种检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法。

背景技术

煤和石油通常都含有硫元素，在燃烧时会生成二氧化硫，同时，二氧化硫(化学式SO₂)是最常见、最简单的硫氧化物，是大气主要污染物之一。火电厂是利用煤、石油、天然气等固体、液体燃料燃烧所产生的热能转换为动能以生产电能的工厂，故，在火电厂的尾气中含有二氧化硫。为减少对大气的污染，需要对火电厂排放的尾气中二氧化硫的含量进行检测进而判断是否可以直接排放到大气中。根据环境保护部颁布的火电厂大气污染物排放新标准规定和2014年《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014-2020年)》，火电厂等重点地区的SO₂的排放标准为35mg/m³(标准状态)，通常是指火电厂经过净化处理后排放到大气中的微量SO₂含量。由于燃烧能源的质量、排放尾气的采集点的设置、实际排放气体特性影响、烟气排放连续监测系统特性影响以及仪器噪音等不稳定因素影响导致对火电厂排放的尾气中二氧化硫的检测精度不高。

因此，亟需一种在现有硬件成本以及施工条件约束下，可以提高对火电厂排放尾气的二氧化硫的检测精度的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种在不增加现行硬件成本的前提下，同时提高二氧化硫的检测精度的检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法。

本发明提供一种检测火电厂排放尾气中二氧化硫浓度的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

S1：建立RBF结构；

S2：对目标火电厂排放尾气进行预处理，将预处理后的尾气输入铂膜传感器，获得所述铂膜传感器的输出值；

S3：从步骤S2中的预处理气体中提取大于1个的特征量，将所述特征量及所述传感器的输出值作为RBF接收的输入值，并将所述输入值输入至所述RBF结构获得二氧化硫的浓度值；

所述特征量包括从预处理后的火电厂尾气中提取的气体含水量、气体温度、气体粉尘颗粒和气体流量；

所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：获取样本数据，所述样本数据包括训练样本和检测样本；所述样本数据包括从预处理后的火电厂尾气中提取的气体含水量、气体温度、气体粉尘颗粒、气体流量以及所述铂膜传感器的输出值；

S12：根据所述样本数据及目标输出，设计RBF结构，所述RBF结构包括输入层、隐藏层和输出层；

S13：对上述训练样本采用正交最小二乘法产生所述RBF结构的中心；

S14：所述RBF结构的激活函数为高斯函数，所述RBF结构的线性激励函数为purelin()，所述RBF结构的训练函数为newrb()；

S15：所述RBF结构的隐藏层至输出层之间神经元的连接权值采用最小均方误差法获得；

S16：将大于1组的训练样本依次分别输入至RBF结构进行训练，直至所述输出值的误差小于预设范围内；