[发明专利]一种基于数据驱动的WFGD出口SO2

权利要求书

1.一种基于数据驱动的WFGD出口SO₂浓度预测及智能优化方法，其特征在于：所述方法基于数据驱动技术建立预测模型和智能预测控制系统，WFGD包括脱硫剂制备系统、烟气系统、脱硫塔、工艺水系统、供电系统、氧化风系统、在线监测系统、控制中心、废水处理系统、石膏脱水系统、化验室和工程师站；

所述方法包括以下步骤：

(1)配备一台WFGD的煤电机组，系统完整，能正常运行，实现SO₂超低排放；

(2)通过化验室获得化学分析参数，通过在线监测系统获得实时运行参数，通过工程师站获得历史数据；

(3)将上述数据导入智能预测控制系统，建立动态数据库，实时运行参数持续导入智能预测控制系统，实现数据库持续替换、更新、迭代，形成动态数据库；

(4)通过关键因素法筛选、拟合，形成SO₂浓度初级预测模型，然后采用人工神经网络算法对初级预测模型实时迭代优化、误差校正，最终形成出口SO₂浓度预测模型公式；

(5)结合SO₂预测浓度与实测值进行对比分析，以模型评价指标衡量预测值的准确度，同时作为预测模型修正系数K值的取值依据；

(6)获得K值后，通过预测模型获得SO₂浓度预测值；

(7)模型计算得到的SO₂浓度预测值反馈给智能预测控制系统，智能预测控制系统将成套优化运行参数反馈给控制中心，控制中心将运行参数控制指令传递给各运行设备，使各系统在最优状态下运行，实现WFGD节能降耗。

2.根据权利要求1所述基于数据驱动的WFGD出口SO₂浓度预测及智能优化方法，其特征在于：所述数据驱动技术以WFGD化学分析参数、实时运行参数和历史数据为基础建立动态数据库，进行数据分析和模型拟合，获得动态数据库和预测模型；所述化学分析参数包括石灰石细度、石灰石浆液浓度、石灰石纯度、石灰石溶解速率、SO₂吸收速率、浆液H⁺浓度、钙硫摩尔比、浆液Ca²⁺浓度、液气比、反应时间、反应温度、浆液气液相分压、溶解氧浓度和水溶性离子浓度，所述实时运行参数包括锅炉负荷、烟气量、入口SO₂浓度、出口SO₂浓度、脱硫效率、浆液pH、浆液密度、浆液液位、氧化风量、烟气温降、浆液品质、浆液循环泵投运台数及出力、石膏品质、系统阻力、工艺水耗量和石灰石耗量，所述历史运行数据为上述全部数据的历史累积。

3.根据权利要求2所述基于数据驱动的WFGD出口SO₂浓度预测及智能优化方法，其特征在于：所述动态数据库具有自学习功能，通过数据库数据累积、更换、迭代，实现最佳运行优化参数方案的持续调整、更新，使智能预测控制系统与脱硫系统实际运行状况匹配，具有消除设备老化、系统性能降低、运行缺陷问题的功能。

4.根据权利要求1所述基于数据驱动的WFGD出口SO₂浓度预测及智能优化方法，其特征在于：所述智能预测控制系统以SO₂浓度预测模型为技术核心，采用模块内嵌的方式安装在WFGD控制中心，接入方式与电厂控制系统保持一致，智能预测控制系统根据SO₂浓度预测模型给出的SO₂预测值反馈WFGD运行参数调整指令，并给出最优运行参数值，WFGD控制中心接收到智能预测控制系统指令后提前调整WFGD运行参数，使WFGD处于最优参数运行状态。

5.根据权利要求1所述基于数据驱动的WFGD出口SO₂浓度预测及智能优化方法，其特征在于：所述智能预测控制系统通过计算模型给出SO₂预测值，并结合动态数据库进行运行参数类比、分析、判别，预测时间可提前2～5分钟。