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火电厂热工参数软测量技术研究
引言
随着电力工业的发展和电力需求的不断增长，燃煤发电已经成为世界各国电力供应的重要方式之一。但是，燃煤发电在燃烧过程中会释放出大量的污染物，如氮氧化物、颗粒物和二氧化碳等。这些污染物不仅影响环境和人类健康，而且也对燃煤发电的效率和安全性产生影响。因此，为了满足国家环保政策和提高电力工业的效率，研究火电厂热工参数的软测量技术具有重要的意义。
热工参数是指反映火电厂锅炉、汽轮机和发电机等主要设备的热工性能的参数。包括燃烧状态、热能转换效率、传热性能等。这些参数对火电厂的运行和管理具有重要的意义。然而，由于火电厂大规模、高耗能、高危险性等特点，传统的热工参数测量方法不仅成本高昂，而且容易出现故障和误差。
随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，热工参数的软测量技术在火电厂的应用得到了越来越广泛的认可。软测量技术是指通过数学模型和算法对设备、系统或过程进行测量的技术。与传统的硬测量技术相比，软测量技术具有代价低、实时性高、精度高的优势。热工参数的软测量技术运用机器学习和数据挖掘技术，通过监测和收集热工参数相关的数据，建立预测模型，从而精确测量热工参数，并实现对火电厂热工参数的在线监测和预测。
本文将结合热工参数的实际应用，从软测量技术的原理、方法及其在火电厂热工参数中的应用等方面来详细介绍软测量技术在火电厂热工参数测量中的意义及其优势。
软测量技术的原理和方法
软测量技术的原理可以概括为模型训练、特征选择和预测三个步骤。在模型训练阶段，软测量技术收集和处理热工参数相关的数据，建立预测模型。特征选择是指根据实际问题选择重要的特征，使模型具有可解释性和鲁棒性。预测阶段，软测量技术通过模型对未知数据进行预测，从而实现对火电厂热工参数的软测量。
软测量技术的方法通常包括基于物理模型、基于统计模型和基于深度学习模型三种方法。
基于物理模型的软测量技术，是利用对火电厂热工参数的物理和化学过程的深入理解，建立数学模型并进行模拟，以对热工参数进行软测量。这种方法需要知道系统的物理模型并能用数学语言表达。但是，在建模过程中会受到过程的非线性、时变和参数变异等因素的影响，因此，建立准确的物理模型成为制约这种方法应用的主要因素。
基于统计模型的软测量技术是基于经验分析和统计分析建立的模型。这种方法的思路是通过对热工参数数据的采集和处理，建立统计模型，学习其内部规律，从而对未知的热工参数进行预测。基于统计模型的方法易于实现，且不需要先验的物理模型，但对数据质量和数据预处理等要求较高。
基于深度学习模型的软测量技术是近年来兴起的一种方法。它是利用神经网络对大量输入数据进行训练，从而得到较为准确的模型。该模型能够自动学习特征，避免了手动特征选择和处理的问题。然而，该方法的缺点是需要大量的数据进行训练，并且模型的解释性较差。
软测量技术在火电厂热工参数中的应用
软测量技术在火电厂热工参数的应用主要包括锅炉燃烧状态监测、烟气脱硝过程控制、热能转换效率测量等方面。
火电厂锅炉燃烧状态监测是指对燃烧过程中的煤气温度、氧气浓度、废气温度等参数进行在线监测和控制。传统的锅炉燃烧状态监测方法较为繁琐且容易出现误差和故障。而基于软测量技术的燃烧状态监测方法可以利用多个燃烧参数的组合，建立燃烧状态模型，实现对燃烧状态的实时监测和控制。例如，基于统计模型的锅炉燃烧状态监测方法，可以根据锅炉燃烧过程中的燃料流量、氧气浓度、热风温度等参数，建立燃烧状态模型，从而实现对锅炉燃烧状态的预测和控制。
烟气脱硝过程是指通过添加氨水等催化剂，将烟气中的氮氧化物还原成氮气和水，从而防止NOx污染物排放。传统的烟气脱硝过程监测方法较为复杂，需要设备、时间和人力资源的消耗。而基于软测量技术的烟气脱硝过程监测方法可以利用多元回归分析的方法建立模型，根据输入的氮氧化物、氨水等参数，预测烟气脱硝效率，从而实现对烟气脱硝过程的在线监测和控制。
热能转换效率是衡量火电厂热力发电效率的主要指标。传统的热能转换效率测量方法通常需要对锅炉和汽轮机等设备进行耗能测试，成本较高且过程复杂。而基于软测量技术的热能转换效率测量方法可以利用多元回归分析的方法，建立热能转换效率模型，根据输入的温度、压力等参数，预测热气转换效率，从而实现在线监测和控制。
结论
软测量技术是一种集机器学习、数据挖掘和模型建立等多种技术于一身的测量技术。在火电厂热工参数测量中，软测量技术能够实现代价低、实时性高、精度高的优势，并能够帮助火电厂实现对锅炉燃烧状态、烟气脱硝过程和热能转换效率等重要参数的在线监测和控制。因此，软测量技术在火电厂运行和管理中具有重要的意义和价值，应得到更加广泛的应用和推广。