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龙图腾网恭喜北京京能电力股份有限公司;宁夏京能宁东发电有限责任公司;上海交通大学申请的专利火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114706355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210322714.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置是由苏永健;徐义巍;刘炜;李彦军;郝晓斌;任海彬;郭洪远;李鹏竹;唐永基;闫培耘;邓万平;隋炳伟设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置，该方法包括：在设定时间段内根据参数相关选取原则，选取SCR入口NOx浓度预测参数；基于预测参数，建立SCR入口NOx浓度预测模型；基于时滞形差率方法，建立脱硝装置调门开度的时滞性预测模型；基于SCR入口NOx浓度预测模型和时滞性预测模型，对制氨系统的时滞性进行预测并获得预测结果。本发明的预测方法，实现了对制氨系统的时滞性进行预测，可准确预报制氨时滞性量级以便喷氨系统动作与SCR入口NOx含量匹配，提升了预测精度，同时为SCR脱硝系统的整体运行节约了成本，为脱硝装置调门开度优化控制提供了建议。

本发明授权火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种火电场SCR脱硝系统时滞性预测方法，其特征在于，所述方法包括：在设定时间段内，根据参数相关选取原则，选取SCR入口NOx浓度预测参数；基于所述预测参数，建立所述SCR入口NOx浓度预测模型，具体包括：基于所述预测参数，获得各个时刻相应的预测参数数据；基于所述各个时刻相应的预测参数数据，获得时间序列数据；基于所述时间序列数据，建立所述SCR入口NOx浓度预测模型，具体包括：以时间序列数据作为所述SCR入口NOx浓度预测模型的输入数据，且在所述预测模型的建立过程中，更新所述预测模型的隐状态；其中，所述隐状态的表达式为：ht＝fht-1，xt＝fUht-1+Wxt+b，其中，U∈RG*G，W∈RG*k，b∈RG为模型参数，G为隐藏层维数，k为输入维数，f为tanh激活函数；其中，所述基于所述时间序列数据，建立所述SCR入口NOx浓度预测模型之后，所述方法还包括：基于所述SCR入口NOx浓度预测模型进行训练，其中，当训练残差小于预先设定阈值时，基于所述SCR入口NOx浓度预测模型进行训练；基于时滞形差率方法，建立脱硝装置调门开度的时滞性预测模型，具体包括：采用所述时滞形差率方法，以所述SCR入口NOx浓度和其变化率为输入，以时滞性数值为输出，分段拟合得到脱硝装置调门开度的时滞性数值的预测模型；其中，所述时滞形差率方法为： 其中，T为偏移时间δT偏移时间为T时的部分曲线形差率，t1与t2分别表示部分SCR入口NOx浓度曲线的起始与终止时间点，ρ与C分别表示SCR入口NOx浓度与氨调节阀开度，ktρ与ktC分别表示SCR入口NOx浓度与氨调节阀开度在t时刻的后向变化率；基于所述SCR入口NOx浓度预测模型和所述时滞性预测模型，对制氨系统的时滞性进行预测并获得预测结果，具体包括：通过SCR入口NOx浓度时序预测模型对预设时间段内的SCR入口NOx含量波动数据进行预测，得到SCR入口NOx含量的时序预测曲线；采用SCR入口NOx含量时滞性预测模型对所述SCR入口NOx含量的时序预测曲线上的任意时刻的时序预测值进行预测，得到SCR入口NOx含量对应的时滞性数值曲线；根据所述时序预测曲线和所述时滞性数值曲线，得到SCR入口NOx含量追踪曲线；其中，所述SCR入口NOx含量追踪曲线为：ρtracet＝ρt+Dd，其中，ρd为时序预测曲线，d为时序预测曲线上任一点在时间方向上与t0时刻的差值，Dd为时滞性数值曲线，ρtracet为任意追踪时刻所对应的时间偏差d在时序预测曲线ρd上的SCR入口NOx含量预测值；将当前时刻的所述SCR入口追踪NOx含量作为当前时刻的SCR入口NOx含量信号传递给烟气脱硝系统作为输入信号，从而获得时滞性预测结果。

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