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基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統出口SO2濃度預測模型

網絡安全與數據治理 2期

楊兆祥，金秀章

(華北電力大學控制與計算機工程學院，河北保定071003)

摘要： 針對燃煤電廠在吹掃等過程中脫硫系統出口 SO2濃度的不能及時檢測的問題，提出了一種基于特征選擇的改進粒子群優化算法優化門控循環單元神經網絡(IPSO-GRU)的脫硫系統出口 SO2濃度預測模型。通過最大相關最小冗余(minimum Redundancy and Maximum Relevance，mRMR)算法對采集的目標數據進行預處理，挑選出合適的變量，隨后將選定的變量作為 IPSO-GRU預測模型的輸入。針對門控循環單元(Gated Recurrent Unit，GRU)模型關鍵超參數難以確定的問題，使用改進粒子群(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法對模型參數進行訓練，以降低 GRU的訓練成本。最終實現對脫硫系統出口二氧化硫濃度的預測。實驗結果表明，所提模型與傳統循環神經網絡相比預測精度更高，在工程實際中更具應用價值。

關鍵詞： 預測模型 mRMR 改進粒子群 GRU 出口SO2濃度

中圖分類號： TK39
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2097-1788.2023.02.010
引用格式：楊兆祥，金秀章. 基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統出口SO2濃度預測模型[J].網絡安全與數據治理，2023，42(2)：62-69.

Prediction model of SO2 concentration at outlet of IPSO-GRU desulfurization system based on feature selection

Yang Zhaoxiang，Jin Xiuzhang

(School of Control and Computer Engineering，North China Electric Power University，Baoding 071003，China)

Abstract： Aiming at the problem that the SO2 concentration at the outlet of desulfurization system cann′t be detected in time during the purging process of coal-fired power plant, an improved particle swarm optimization algorithm based on feature selection is proposed to optimize the neural network of gated recurrent unit(IPSO-GRU) to predict the SO2 concentration at the outlet of desulfurization system. The collected target data is preprocessed through mRMR to select appropriate variables, and then the selected variables are used as the input of IPSO-GRU prediction model.Aiming at the problem that the key super parameters of GRU model are difficult to determine, IPSO is used to train the model parameters to reduce the training cost of GRU. Finally, the prediction of the sulfur dioxide concentration at the outlet of the desulfurization system is realized.The experimental results show that the proposed model has higher prediction accuracy and more application value in engineering practice than the traditional cyclic neural network.

Key words : prediction model；mRMR；improved particle swarm optimization；GRU；SO2 concentration at outlet

0 引言

我國以煤為主的資源稟賦形成了煤電為主體的電力生產和消費結構。在“雙碳”目標的背景下，我國大力發展以光伏發電、風電等有波動特點的新能源的同時，也不能忽視煤電在能源轉型的過程中作為電源供應和電網安全保障壓艙石的重要作用。在提高煤電靈活性和穩定性的同時，SO2的排放能否得到有效的控制，已成為燃煤電站面臨的重要問題[1]。目前，燃煤電站常用的煙氣脫硫系統為石灰石-石膏濕法煙氣脫硫系統[2]，雖然該系統比較成熟，運行成本及脫硫效率都比較理想，但同時也存在慣性大和實時性差等缺點。當負荷變化時，可能因運行人員操作的不及時，致使出口SO2濃度超標[3]。同時，當取樣管路進行吹掃作業、取樣泵損壞等情況發生時，脫硫系統出口SO2濃度將不能得到及時檢測，同樣會造成電廠經濟成本的增加。傳統的預測方法大都是以機理建模的方式構造機理模型，該模型計算過程復雜、準確率較低且泛化能力較差，且不能有效利用DCS歷史數據庫。基于電廠DCS建立的數據庫，通過機器學習等方法搭建預測模型，對各種線性和非線性序列進行高精度擬合，是一類新興起的基于數據挖掘和模型優化的方法。利用機器學習算法建立脫硫系統出口SO2排放濃度的預測模型，不僅能夠精準預測SO2排放濃度，對電廠實際運行參數的調整起到指導作用，同時也對降低發電過程中的污染排放和運行成本具有重要的實際意義和應用價值。

近年來，隨著機器學習等算法的深入研究[4]，其被普遍使用在各種預測模型的建立。當前，對燃煤電廠進行建模的方法有：人工神經網絡(Artificial Neural Networks，ANN)、最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine，LSSVM)、長短期記憶網絡(Long Short-Term Memory，LSTM)等，利用這些算法建立的模型都取得了較好的預測效果。Tang等人[5]利用LSSVM建立了電站爐膛溫度預測模型；Liu等人[6]利用LSTM對非線性船舶航行行為進行了建模。雖然LSSVM處理時序數據時有一定的優勢，但是當處理大樣本數據時，會導致過擬合，并且計算時間過長，不利于實際應用[7]。而LSTM雖具有能夠對歷史數據進行長期記憶的神經網絡結構，并在建立時序預測模型時具有很大優勢[8]，但是其網絡結構較為復雜，在處理大量高維數據時收斂速度緩慢。門控循環單元GRU[9]在LSTM的基礎上簡化了門控結構，減少了可訓練參數總量進而使得訓練速度加快，同時預測精度也有一定的提升。

GRU模型的超參數采取傳統經驗、試錯法來確定較為困難，因此其模型超參數通常采用PSO粒子群算法訓練得到。但PSO算法同樣存在精度不高、易陷入局部極值的缺點，故對其算法中的權重ω進行改造并引入突變機制。改進的粒子群算法(IPSO)在克服傳統PSO算法缺點的同時粒子尋優能力得到進一步提升。

綜上所述，本文提出一種基于特征選擇的IPSO-GRU的脫硫系統出口SO2濃度預測模型。首先，通過mRMR對原始數據進行選擇，得到與出口SO2相關性較大而冗余度較小的6個代表變量。然后對篩選后的數據進行滑動平均處理，減少因設備等問題而產生的數據擾動，并將其作為模型的輸入。隨后通過IPSO確定GRU模型的關鍵超參數，最終實現對脫硫系統出口二氧化硫濃度的預測。利用陜西某600 MW電廠現場運行數據進行實驗，通過與其他模型比對，驗證所提模型的效果。

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作者信息：

楊兆祥，金秀章

(華北電力大學控制與計算機工程學院，河北保定071003)

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