基于CIFE-FOA-DELM的SCR脱硝入口NOx浓度预测方法研究

《基于CIFE-FOA-DELM的SCR脱硝入口NOx浓度预测方法研究》是一篇聚焦于燃煤电厂烟气脱硝系统中NOx浓度预测的研究论文。该论文针对选择性催化还原（SCR）脱硝过程中，入口NOx浓度的准确预测问题，提出了一种融合改进型特征选择算法、优化算法以及深度极限学习机（DELM）的新型预测模型。

在当前的燃煤电厂运行中，SCR脱硝技术是降低氮氧化物排放的重要手段。然而，由于锅炉燃烧工况的复杂性和多变性，导致进入SCR反应器的NOx浓度具有较大的波动性，这对脱硝系统的运行效率和催化剂寿命提出了严峻挑战。因此，准确预测入口NOx浓度对于优化脱硝系统运行、提高脱硝效率、减少氨逃逸等方面具有重要意义。

本文提出的CIFE-FOA-DELM模型，结合了三种关键技术：CIFE（改进型特征选择算法）、FOA（萤火虫优化算法）以及DELM（深度极限学习机）。其中，CIFE用于从大量输入变量中筛选出对预测结果影响显著的关键特征，从而提升模型的泛化能力和计算效率；FOA则用于优化DELM的参数设置，使得模型能够更好地拟合实际数据；而DELM作为核心预测模型，利用其快速的学习能力和良好的非线性拟合能力，实现对NOx浓度的高精度预测。

在实验部分，论文采用某燃煤电厂的实际运行数据作为训练和测试样本，构建了包含多个工况参数的数据集。通过对不同模型的对比分析，验证了CIFE-FOA-DELM模型的有效性。实验结果表明，该模型在预测精度、收敛速度和稳定性方面均优于传统的时间序列预测模型和单一的神经网络模型。

此外，论文还探讨了不同特征选择策略对模型性能的影响，并通过可视化分析展示了关键特征在预测过程中的作用。这些分析为后续研究提供了理论依据和技术支持。

该研究不仅为SCR脱硝系统的智能化控制提供了新的思路，也为其他工业过程中的复杂变量预测问题提供了可借鉴的方法。未来，可以进一步探索该模型在多变量耦合情况下的适应性，以及如何将其应用于更广泛的工业场景中。

总之，《基于CIFE-FOA-DELM的SCR脱硝入口NOx浓度预测方法研究》是一篇具有实际应用价值和理论创新性的学术论文，其研究成果对于推动燃煤电厂脱硝系统的智能化发展具有重要意义。