基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝預(yù)測

孫雷 王曉慶

摘要:本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對某電廠循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝的預(yù)測。論文簡單介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對數(shù)據(jù)進行了分析。之后以用MATLAB7.0利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對該數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,通過確定各個影響因素的權(quán)值來實現(xiàn)預(yù)測的目的。

關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),半干法脫硫工藝,鈣硫比

一、引言

循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝是半干法脫硫工藝的一種,是使用粒狀脫硫劑及其他各個因素在脫硫塔內(nèi)相反應(yīng)以降低煙氣中的SO2含量。該工藝具有流程比較簡單、較少的耗水量、平均投入資金少、固化排出物、無廢水排放等優(yōu)點。此工藝與濕法脫硫工藝相比,相對成本低比較低,對于很多熱電廠是很好的選擇,受到了眾多熱電廠的青睞。

在脫硫過程中如何控制凈煙氣中SO2含量、降低鈣硫比是目前研究的重點和難點,也是半干法脫硫工藝目的所在。國家已經(jīng)訂立了強制性的二氧化硫排放標準,即由400mg/Nm3進一步嚴格控制為200mg/Nm3的限值,并且增加了監(jiān)管力度。這對于目前的脫硫系統(tǒng)是一個重大的考驗。由此,二氧化硫的排放量的預(yù)測在實際工作的重要性也不盡凸現(xiàn)出來。然而目前對于循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝的預(yù)測的研究比較少,這嚴重阻礙了脫硫工藝的發(fā)展。通過合理及準確的預(yù)測二氧化硫的排放量,可以很好的確定在脫硫中各個因素所占的比重,從而為下一步的優(yōu)化提供有力的證據(jù)和科學(xué)依據(jù)。對于企業(yè)來講,也可以據(jù)此調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),減低成本。

本文中采用的數(shù)據(jù)為國家某電廠脫硫數(shù)據(jù),此電廠自2008年設(shè)計和改造了脫硫除塵系統(tǒng),屬于典型的經(jīng)預(yù)除塵后煙氣先脫硫后除塵的布置方式,其設(shè)計鈣硫比為1.3,但是實際運行中,鈣硫比高達2.3~2.5,極大的增加了脫硫裝置的運行成本,經(jīng)廠家多次調(diào)試和改造,沒有明顯改善。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目前的研究發(fā)現(xiàn),三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬從輸入到輸出的任意非線性函數(shù)映射關(guān)系,其權(quán)值的調(diào)整采用反向傳播的學(xué)習(xí)算法。其主要應(yīng)用于四個方面:函數(shù)逼近,模式識別,分類,數(shù)據(jù)壓縮。經(jīng)過調(diào)整權(quán)值,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的在精確范圍內(nèi)的預(yù)測,輔助下一步的優(yōu)化工作。

二、構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般需要進行三個步:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成,初始化權(quán)值和仿真。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是要保證網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值要沿著負梯度方向修正,以實現(xiàn)映射函數(shù)的最快下降方向。其基本形式為:

wk+1=wk-ηkdk

其中wk為權(quán)值或閥值矩陣,dk是映射函數(shù)的梯度,ηk是學(xué)習(xí)率。

假設(shè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入節(jié)點xi,隱層節(jié)點hj,輸出節(jié)點yl,輸入層節(jié)點與隱層節(jié)點之間的權(quán)值為wji,隱層節(jié)點與輸出層節(jié)點之間的權(quán)值為vlj,θi為相應(yīng)的閾值。輸出節(jié)點的期望值為tl。

隱層節(jié)點的輸出:hj=f(∑iwjixi-θj)=f(netj)

其中netj=∑iwjixi-θj

輸出節(jié)點的輸出:netl=∑jvljhj-θlyl=f(∑jvljyj-θl)=f(netl)

其中:E=12∑l(tl-yl)2=12∑l(tl-f(∑jvljf(∑iwjixi-θj)-θl))2

輸出節(jié)點誤差為:礒祐lj=∑nk=1礒祔k祔k祐lj=礒祔l祔l祐lj

1. 誤差函數(shù)對輸出節(jié)點求導(dǎo):

礒祑lj=∑nk=1礒祔k祔k祐lj=礒祐l祔l祐lj

2. 誤差函數(shù)對隱層節(jié)點求導(dǎo):

礒祑ji=∑i∑j礒祔l祔l礹j礹j祑ji

3. 閥值的修正:

在修正權(quán)值的過程中,也應(yīng)該考慮對閾值的修正,其修正原理同權(quán)值修正基本一致。

誤差函數(shù)對輸出節(jié)點閥值求導(dǎo):

礒鄲萳=礒祔l祔l鄲萳

誤差函數(shù)對隱層節(jié)點閥值求導(dǎo)

礒鄲萰=∑礒祔l祔l礹j礹j鄲萰

f(x)=11+e-x

4. 傳遞函數(shù):

f(x)=21+e-x

S型傳遞函數(shù)

三、數(shù)據(jù)分析

在循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝中,影響脫硫效率的因子比較多,主要分為5部分:原煙氣、凈煙氣、水路部分、增壓風(fēng)機部分和吸收劑部分。其中原煙氣包括:硫化床阻力、塔前溫度、塔前壓力、塔后壓力、氧含量、平均壓差和二氧化硫含量;凈煙氣包括:二氧化硫含量、氧含量、粉塵濃度、出口壓力、出口溫度、煙氣流量;水路部分包括:出口流量、回水流量、工藝水量;增壓風(fēng)機包括:增壓風(fēng)機電機電流信號、增壓風(fēng)機入口擋板開度;吸收劑部分包括:吸收劑送風(fēng)壓力、吸收劑給料機開度。其中塔前壓力和塔后壓力各有兩個監(jiān)測點,平均壓差=塔后壓力—塔前壓力;工藝水量=出口流量—回水流量。

四、算法分析

在預(yù)測之前,首先需要對數(shù)據(jù)進行清理,除去數(shù)據(jù)中得一些噪音。數(shù)據(jù)清理在數(shù)據(jù)分析中是一個重要的步驟,對數(shù)據(jù)合理的清理可以加快算法收斂速率,提高預(yù)測準確度。本文中所采用的數(shù)據(jù)都為清理后的數(shù)據(jù),保證了預(yù)測的準確度。

此外,由于數(shù)據(jù)中各個變量的變化差異比較大,在應(yīng)用之前也需要對其歸一化處理。設(shè)數(shù)據(jù)中任意變量矩陣為X,X=x1,x2,…xn,則任意xi,i=1,2…n為此變量中得數(shù)據(jù)。歸一化處理:

X′=X/max(X)。

數(shù)據(jù)中得每一變量都經(jīng)過此歸一化方法進行歸一化處理。

從數(shù)據(jù)中可以分析得到,該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有21個輸入變量,即影響因素;1個輸出變量,此輸出為凈煙氣的二氧化硫的含量。在本文中,筆者采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層包含21個神經(jīng)元,隱含層包含了20個神經(jīng)元,輸出層包含1個神經(jīng)元。

圖1所示為利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的仿真;圖2所示為預(yù)測值與實際值得比較圖。

通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真訓(xùn)練圖,我們可以看到,經(jīng)過305次迭代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)停止,預(yù)測精度約為0.0072。

圖1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真圖2預(yù)測值與原值比較圖

五、結(jié)語

通過仿真,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷的訓(xùn)練,實現(xiàn)了對循環(huán)流化床煙氣脫硫工藝預(yù)測,并實現(xiàn)了預(yù)測值與實際值得比較。從實驗中,可以看出,預(yù)測值存在的一定的誤差。今后本課題的目標就是更加減小誤差值,盡量滿足預(yù)測的需要。

在符合實際情況下的高精度預(yù)測,對于預(yù)測主題是非常重要的。利用預(yù)測可是預(yù)知不利的情況,提前做好防范。并且可以為進一步優(yōu)化提供了便利條件。利用預(yù)測值,可以客觀的驗證優(yōu)化的效率及程度。(作者單位:河北大學(xué)管理學(xué)院)

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