基于特征提取和最小二乘支持向量机结合的NOx排放特性建模

摘要

大型电站燃煤锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是锅炉优化降低NOx的基础.NOx的排放特性受多种因素的影响,针对各热工变量间的相关性和耦合性,将偏最小二乘(partialleastsquares,PLS)与最小二乘支持向量机(leastsquaressupportvectormachine,LSSVM)相结合,利用PLS对输入变量进行特征提取以降低维数和消除相关性,并把得到的特征矩阵作为LSSVM模型的输入,建立了NOx排放的PLS-LSSVM模型,并基于交叉验证准则通过网格搜索来获得最优的模型参数.对某660MW电厂锅炉的现场运行数据进行测试,并将该方法与其他建模方法对比,结果表明通过PLS特征提取可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力.