【摘 要】
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选择性催化还原（selective catalytic reduction，SCR） 是一个变时间延迟的动态过程。为了建立准确SCR出口NOx排放浓度预测模型，提出一种基于动态时延分析和典型样本筛选的建模算法。首先，通过机理分析实际生产数据Pearson相关性分析，确定模型输入变量。然后，采用时间滑动窗口策略，计算滑动时间窗口内变量互信息熵，根据互信息熵排序确定各变量对于NOx排放浓度的动态延迟时
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61503072）； 吉林省科技发展计划项目（20200401085GX）；
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选择性催化还原（selective catalytic reduction，SCR） 是一个变时间延迟的动态过程。为了建立准确SCR出口NOx排放浓度预测模型，提出一种基于动态时延分析和典型样本筛选的建模算法。首先，通过机理分析实际生产数据Pearson相关性分析，确定模型输入变量。然后，采用时间滑动窗口策略，计算滑动时间窗口内变量互信息熵，根据互信息熵排序确定各变量对于NOx排放浓度的动态延迟时间。其次，为了降低建模样本数量，采用K-Means聚类算法对时延分析后的样本集合进行筛选，筛选出具有代表性和多样性的典型运行数据样本。最后，设计极限学习机算法，构建 SCR 系统出口 NOx 动态预测模型。基于1000MW超超临界锅炉运行数据验证结果显示，所提出算法的预测误差小于5%，能够对SCR系统出口 NOx 浓度进行准确预测。
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