[发明专利]垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法及应用

权利要求书

1.一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，数据获取和处理：选取数据区间，获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据，对所获取的历史数据进行预处理，得到样本数据；

步骤S2，选取特征变量，所述特征变量包括原始特征变量和重构特征变量，具体包括以下步骤：

步骤S21，初步原始特征变量和初步重构特征变量的确定：根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，确定影响污染物排放量的影响因素，根据影响因素确定初步原始特征变量；根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，对所述初步原始特征变量进行特征重构，确定初步重构特征变量，所述重构特征变量用于辅助表征燃烧过程的剧烈程度；

步骤S22，用所述样本数据对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分析以及重要性计算，选取用于预测模型建立的原始特征变量和重构特征变量；

所述步骤S22中，具体采用皮尔森相关系数对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分析，以及采用集成决策树的方式对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行重要性计算；

步骤S3，预测模型建立：用所述样本数据计算重构特征变量的数据值，与原始特征变量对应的历史数据一起形成预测训练样本，采用预测训练引擎进行数据建模训练，生成预测模型；

步骤S4，模型效果验证：对训练生成的预测模型进行效果验证，评估模型应用于实际的效果。

2.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，当对垃圾焚烧炉烟气中NOx排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为进料器行程、过热蒸汽流量、省煤器后烟气含氧量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、过热器入口烟温、省煤器进口集箱压力、炉汽包压力、一次风机入口空气流量、锅筒壁温、强制送风挡板开度、氨水调节阀开度、氨水流量、一次风室压力、第一辐射通道烟温和炉排温度；

所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和（一次风量+二次风量）/烟气含氧量均值。

3.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，当对垃圾焚烧炉烟气中SO₂排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为过热蒸汽流量、过热器出口集箱门后压力、一次风机入口空气流量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、一次风室压力、省煤器后烟气含氧量、高温过热器入口烟温、反应塔进水流量输出和熟石灰输送压力反馈值输出；

所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和（一次风量+二次风量）/烟气含氧量均值。

4.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，当对垃圾焚烧炉烟气中NH₃逃逸排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为第一辐射通道出口烟温、锅筒壁温、一次风室压力、氨水流量、过热蒸汽流量、省煤器后烟气含氧量、烟气NOx折算浓度、一次风机入口空气流量和二次风机蒸预器出口空气母管流量；

所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值、（一次风量+二次风量）/烟气含氧量均值和氨水流量/NOx浓度。

5.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，所述步骤S1中，对所获取的历史数据进行预处理具体指对所获取的历史数据中的不合理数据进行清洗，所述不合理数据包括错误数据、异常数据和时间间隔不规范数据。

6.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用预测训练引擎进行数据建模训练之前还包括对数据进行对时间的一阶、二阶和三阶导数的高维变换。