新材料及其应用

本发明公开了一种锅炉NOx浓度预测与智能控制方法及系统，首先，获取锅炉排放的历史NOx浓度数据和辅助变量数据，并使用拉依达准则进行数据清洗；其次，利用最大信息系数筛选与NOx排放浓度相关性较强的辅助变量；然后，建立基于FCGRU?CNN的NOx预测模型，通过改进后的人工蜂鸟算法IAHA优化FCGRU?CNN模型的学习率、隐藏层数和隐藏层节点数，得到与实测值误差最小的NOx浓度预测值；最后，计算NOx浓度预测值与设定值的偏差和NOx浓度测量值与设定值的偏差，通过权重因子进行加权组合，利用偏差组合专家控制器在线调整PID控制器系数，并控制进风阀、燃烧调节阀和返料阀的开度，使系统NOx浓度输出值接近预期设定值。本发明可以实现锅炉燃烧出口NOx浓度的精准预测和智能控制。

一种锅炉NOx 浓度预测与智能控制方法及系统是一种利用先进的数据处理技术和人工智能算法对锅炉排放的氮氧化物进行预测和控制的技术。其应用前景非常广泛，主要因为氮氧化物对环境和人类健康造成很大的危害。锅炉作为氮氧化物的主要来源之一，其排放的氮氧化物对大气的污染和人类健康的影响已经受到全球的关注。

一种锅炉 NOx 浓度预测与智能控制方法及系统能够实现对氮氧化物的实时监测和预测，并通过调整燃烧工况和控制策略，有效地降低氮氧化物的排放浓度。此外，该技术可以提高锅炉的燃烧效率、减少燃料的消耗，、降低运行成本，同时也有助于实现环境保护和可持续发展的目标。因此，这种技术在今后的能源、工业和环保领域中具有广泛的推广应用价值。

有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：

1、本发明提出FCGRU-CNN的NOx预测模型，先通过FCGRU层提取输入数据间的局部和全局信息，再利用CNN提取FCGRU层输出数据的时空特征，最后通过全连接层输出NOx浓度预测结果；相比于传统的NOx浓度预测模型，能提高锅炉NOx浓度的预测精度；

2、本发明提出一种融合多种改进策略的人工蜂鸟算法，采用Bernoulli映射初始化策略，Bernoulli映射的遍历均匀性和收敛速度适合作为种群初始化，能获得比随机数更好的寻优效果；引入的高斯随机游走策略能对整个种群中的所有个体进行扰动，使其跳出局部最优；使用改进后的人工蜂鸟算法IAHA优化FCGRU-CNN预测模型的学习率、隐藏层数和隐藏层节点数，能防止过拟合，提升模型的泛化能力；

3、本发明提出采用偏差组合专家控制器控制NOx浓度，相比于普通PID控制器具有自适应调整的能力，可以根据实时的偏差情况动态调整控制器的系数；通过控制进风阀、燃烧调节阀和返料阀的开度，调节锅炉燃烧的空气量、燃料供应量和还原剂量，使系统NOx浓度输出值接近预期设定值，实现对锅炉输出NOx浓度的快速性、稳定性、高精度控制。