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申请/专利权人：南方电网电力科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于自适应更新策略的在线NOx预测方法和系统，涉及锅炉燃煤NOx浓度预测技术领域，响应接收到的NOx预测请求，获取DCS运行数据并构建训练集数据，基于自适应更新策略，构建目标在线NOx预测模型，基于滑动窗口，实时采集目标运行数据并输入目标在线NOx预测模型，确定目标NOx预测值，采用目标运行数据输入预设工况判别模型，确定工况检验值和目标工况，采用目标NOx预测值输入预设目标工况评价指标值模型，输出工况评价指标值，比较工况评价指标值与预设更新指标值，根据比较结果确定输出目标NOx预测值或更新模型；解决了传统的预测建模方法会存在工况变化带来的模型失配和特征失配的技术问题。

主权项：1.一种基于自适应更新策略的在线NOx预测方法，其特征在于，包括：响应接收到的NOx预测请求，获取所述NOx预测请求对应的DCS运行数据并构建训练集数据；基于自适应更新策略，采用所述训练集数据构建目标在线NOx预测模型；基于滑动窗口，实时采集DCS系统的目标运行数据并输入所述目标在线NOx预测模型，确定目标NOx预测值；采用所述目标运行数据输入预设工况判别模型，确定工况检验值和目标工况；采用目标NOx预测值输入所述目标工况关联的预设目标工况评价指标值模型，输出工况评价指标值；比较所述工况评价指标值与预设更新指标值；若所述工况评价指标值小于或等于所述预设更新指标值，则输出所述目标NOx预测值，并跳转所述基于滑动窗口，实时采集DCS系统的目标运行数据并输入所述目标在线NOx预测模型，确定目标NOx预测值的步骤；若所述工况评价指标值大于所述预设更新指标值，则跳转所述基于自适应更新策略，采用所述训练集数据构建目标在线NOx预测模型的步骤；所述基于自适应更新策略，采用所述训练集数据构建目标在线NOx预测模型的步骤，包括：基于ElasticNet网络模型构建初始在线NOx预测模型；所述初始在线NOx预测模型的损失函数为： 式中，表示损失函数，β表示回归系数矩阵，其中，β＝β1,β2…,βp，β1,β2…,βp表示第1，...，p个回归特征系数，λ表示正则项系数，α表示L1和L2正则化项之间的权重比例系数，X表示所述训练集数据的特征矩阵，其中，X＝X1,X2…,Xp，X1,X2…,Xp表示第1，...，p个训练集数据，Y表示炉膛出口NOx排放浓度特征矩阵，其中，Y＝Y1,Y2…,Yp，Y1,Y2…,Yp表示第1，...，p个NOx排放浓度值；基于网格搜索法，采用所述训练集数据输入所述初始在线NOx预测模型进行训练，确定优化建模参数；基于特征选择，采用所述训练集数据输入所述初始在线NOx预测模型进行训练，确定优化建模特征系数；采用所述优化建模参数和所述优化建模特征系数对所述初始在线NOx预测模型进行耦合，构建目标在线NOx预测模型；所述自适应更新策略，指的是基于ElasticNet线性回归模型，对线性回归模型采用网格搜索法和L1和L2正则化进行自适应优化参数和特征系数的更新策略。

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