緒論選題背景及意義煤炭行業(yè)作為中國的傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)，長期以來在我國能源體系結(jié)構(gòu)中占據(jù)著主要地位。雖然近年來新能源工業(yè)的發(fā)展很快，但由于煤炭具有成熟可靠、價格低廉等優(yōu)勢，所以煤炭依然是國家的主導(dǎo)性燃料和基礎(chǔ)性燃料，其作用地位依然穩(wěn)固REF_Ref15820\r\h[1]，這一現(xiàn)狀與我國"富煤、貧油、少氣"的資源稟賦密切相關(guān)。中華人民共和國自然資源部發(fā)布《中國礦產(chǎn)資源報告2024》對我國煤炭等一次能源消耗量進行了統(tǒng)計：能源消費總量為57.2億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，增長5.7%，其中煤炭消費占一次能源消費總量的比重為55.3%，石油占比18.3%，天然氣占比8.5%，水電、核電、風(fēng)電、太陽能發(fā)電等非化石能源占比17.9%，（如REF_Ref7742\h圖STYLEREF1\s1-1所示）。值得注意的是，專家預(yù)測到2050年煤炭在一次能源中占比仍將保持在50%以上REF_Ref15849\r\h[2]。在電力領(lǐng)域，我國火電廠主要以燃煤發(fā)電為主，電力行業(yè)成為我國煤炭消耗的主要用戶。根據(jù)國家能源局發(fā)布的《2024年全國電力工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)》，截至2024年底，全國累計發(fā)電裝機容量約33.5億千瓦，其中煤電裝機11.9億千瓦，同比增長2.6%，煤電發(fā)電量占比達54.8%。可見在電源結(jié)構(gòu)方面，，燃煤機組主導(dǎo)的格局短期內(nèi)難以改變。圖STYLEREF1\s1-SEQ圖\*ARABIC\s11一次能源消耗占比然而，燃煤機組在保障電力供應(yīng)的同時，也帶來了嚴(yán)峻的環(huán)境問題。煤炭在燃燒過程中釋放出的二氧化硫是大氣污染的主要來源之一。二氧化硫不僅會對人的健康產(chǎn)生巨大的威脅，還會對生態(tài)環(huán)境造成很大的危害。接觸含硫空氣時，人體黏膜吸收二氧化硫后生成的硫酸和亞硫酸會對眼睛和呼吸道產(chǎn)生強烈刺激，長期暴露還會通過破壞人體中酶的活性損害肝、心臟等器官功能，已有研究表明，大氣二氧化硫濃度升高與呼吸系統(tǒng)疾病死亡率呈正相關(guān)REF_Ref15911\r\h[3]。二氧化硫還是形成酸雨的主要原因。酸雨中的酸性物質(zhì)會導(dǎo)致土壤養(yǎng)分流失農(nóng)作物減產(chǎn)及水體酸化REF_Ref15934\r\h[4]。為應(yīng)對大氣污染問題，我國《大氣污染防治行動計劃》明確提出：重點行業(yè)需完成脫硫、脫硝、除塵改造，所有燃煤電廠必須配備脫硫設(shè)施，20蒸噸/小時及以上的燃煤鍋爐需實施脫硫REF_Ref15970\r\h[5]。在政策推動下，我國火力發(fā)電企業(yè)紛紛對現(xiàn)有機組進行改造，加裝煙氣脫硫設(shè)備，截至2023年底，全國95%以上煤電機組已實現(xiàn)二氧化硫排超低排放REF_Ref15986\r\h[6]。技術(shù)應(yīng)用方面，煙氣脫硫（FGD）因效率優(yōu)勢成為主流工藝，其中石灰石-石膏濕法脫硫技術(shù)占據(jù)絕對主導(dǎo)地位。數(shù)據(jù)顯示，該技術(shù)在國內(nèi)火電企業(yè)脫硫工藝中占比超91%，全球市場占有率亦達75%以上REF_Ref16016\n\h[7]。盡管該技術(shù)成熟可靠，但其高能耗問題日益凸顯。系統(tǒng)核心設(shè)備漿液循環(huán)泵的能耗尤為突出，約占脫硫系統(tǒng)總電耗的65%-75%REF_Ref16045\n\h[8]。當(dāng)前運行模式中，為保證出口二氧化硫濃度達標(biāo)，操作人員普遍采用“過量供給”策略——通過增開漿液循環(huán)泵提供超量石灰石漿液，每增開一臺漿液循環(huán)泵可導(dǎo)致系統(tǒng)電耗呈階梯式躍升15%REF_Ref16065\n\h[9]。因此，對漿液循環(huán)泵進行優(yōu)化是火電行業(yè)節(jié)能降耗的有效途徑之一。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀漿液循環(huán)泵作為濕法脫硫系統(tǒng)的核心設(shè)備，其運行優(yōu)化對降低能耗、提升脫硫效率具有重要作用。近年來，國內(nèi)外學(xué)者圍繞漿液循環(huán)泵的節(jié)能降耗與系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化展開了廣泛研究，但在研究重點和技術(shù)路徑上呈現(xiàn)出差異化特征。國外研究現(xiàn)狀在國外研究方面，漿液循環(huán)泵運行優(yōu)化的理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建較早得到關(guān)注。Carletti等通過實驗與數(shù)學(xué)建模揭示了超聲波對石灰石溶解的強化機理，為優(yōu)化漿液物性參數(shù)提供了理論支撐REF_Ref8124\r\h[10]。Brogren開發(fā)的濕法脫硫系統(tǒng)模型首次系統(tǒng)描述了漿液循環(huán)量與SO?去除率的關(guān)系REF_Ref8252\r\h[11]，而Kallinikos等通過CFD仿真揭示了塔內(nèi)流場分布規(guī)律，證明優(yōu)化漿液噴淋覆蓋率可降低泵組能耗15%以上REF_Ref8281\r\h[12]。隨著智能算法的發(fā)展，Uddin等將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于石灰石強制氧化系統(tǒng)，實現(xiàn)了漿液pH值與循環(huán)泵頻率的協(xié)同優(yōu)化REF_Ref8304\r\h[13]。值得關(guān)注的是，國外研究呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉融合趨勢，如Rafidi等將氣液兩相流理論與機器學(xué)習(xí)結(jié)合，開發(fā)了基于霧滴捕集效率的泵組運行優(yōu)化模型REF_Ref8330\r\h[14]，McHabe團隊建立的集成模型則耦合了化學(xué)反應(yīng)動力學(xué)與流體力學(xué)，可精準(zhǔn)預(yù)測不同循環(huán)泵組合下的脫硫效率REF_Ref8356\r\h[15]。這些研究形成了從基礎(chǔ)機理到工程應(yīng)用的技術(shù)鏈條，Warych等通過參數(shù)敏感性分析發(fā)現(xiàn)，在保證95%脫硫效率前提下，優(yōu)化漿液循環(huán)量可使系統(tǒng)能耗降低12%-18%REF_Ref8386\r\h[16]，該結(jié)論被Ortiz的工業(yè)試驗驗證，其提出的"臨界循環(huán)量"概念為泵組優(yōu)化提供了重要閾值標(biāo)準(zhǔn)REF_Ref8412\r\h[17]。國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)的研究則呈現(xiàn)出鮮明的工程導(dǎo)向特征，研究重點集中在數(shù)據(jù)驅(qū)動與智能算法應(yīng)用領(lǐng)域。在國家"雙碳"戰(zhàn)略推動下，脫硫系統(tǒng)節(jié)能改造已成為行業(yè)技術(shù)升級的重點方向。彭艷平等通過某600MW機組改造案例證實，采用變頻調(diào)速技術(shù)可使?jié){液循環(huán)泵節(jié)電率達23.7%REF_Ref8435\r\h[18]。在智能優(yōu)化算法方面，徐俠團隊開發(fā)的分布式證據(jù)學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)了漿液品質(zhì)在線監(jiān)測，為泵組動態(tài)調(diào)節(jié)提供了實時數(shù)據(jù)支撐REF_Ref8467\r\h[19]；閆庚基于模糊C均值聚類算法構(gòu)建的優(yōu)化模型，可使泵組運行能耗降低18.6%REF_Ref8493\r\h[20]。系統(tǒng)級優(yōu)化研究取得顯著進展，晏儒先等提出的組合運行優(yōu)化方法通過多目標(biāo)尋優(yōu)，在保證排放達標(biāo)前提下使泵組總功耗下降21.4%REF_Ref8526\r\h[21]，尚志強團隊建立的模型預(yù)測控制策略則實現(xiàn)了漿液循環(huán)泵與氧化風(fēng)機的協(xié)同優(yōu)化REF_Ref8549\r\h[22]。隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)已成為研究主流，馬永濤利用電廠歷史運行數(shù)據(jù)構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化模型，可使脫硫系統(tǒng)綜合能耗降低14.3%REF_Ref8575\r\h[23]，該成果與其博士研究中提出的深度特征提取方法形成技術(shù)閉環(huán)REF_Ref8598\r\h[24]。在工程實踐層面，劉黎偉通過聚類分析確定了不同負(fù)荷下的最優(yōu)泵組組合REF_Ref8627\r\h[25]，郝潤龍等建立的濕法脫硫系統(tǒng)模型為運行參數(shù)優(yōu)化提供了理論框架REF_Ref8653\r\h[26]。隨著《中國礦產(chǎn)資源報告（2024）》發(fā)布，石灰石資源的高效利用推動研究向精細(xì)化方向發(fā)展，王守春等提出的漿液密度閉環(huán)控制策略可使石灰石消耗量減少9.8%REF_Ref8676\r\h[27]。研究現(xiàn)狀總結(jié)總體來看，國外研究側(cè)重于基礎(chǔ)理論突破與跨學(xué)科模型創(chuàng)新，而國內(nèi)更注重數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的工程化應(yīng)用與系統(tǒng)級優(yōu)化，這種差異既反映了兩者在技術(shù)發(fā)展階段上的不同，也體現(xiàn)了國內(nèi)"雙碳"目標(biāo)下的迫切需求。未來研究需在智能算法可解釋性、多尺度模型融合等方面加強突破，如袁琳皓提出的深度強化學(xué)習(xí)框架REF_Ref8706\r\h[28]與孔若琪開發(fā)的機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型REF_Ref8735\r\h[29]，為構(gòu)建自主決策的智能優(yōu)化系統(tǒng)提供了新思路。隨著《關(guān)于促進新時代新能源高質(zhì)量發(fā)展的實施方案》的深入推進REF_Ref8758\r\h[30]，漿液循環(huán)泵運行優(yōu)化將更加強調(diào)與可再生能源消納的協(xié)同，推動脫硫系統(tǒng)向智慧化、低碳化方向加速轉(zhuǎn)型。本文研究內(nèi)容及章節(jié)安排本文以某電廠660MW機組實際運行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用定性分析和定量分析相結(jié)合的方法得到影響漿液循環(huán)泵電耗的主要因素后，對漿液循環(huán)泵的主要運行參數(shù)進行尋優(yōu)，以及建立漿液循環(huán)泵目標(biāo)工況庫，為實際運行進行指導(dǎo)。各章節(jié)的主要內(nèi)容如下：第一章介紹了選題背景及意義，總結(jié)了當(dāng)前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，提出本文研究的主要內(nèi)容。第二章采用定性分析與定量分析相結(jié)合的方法分析影響漿液循環(huán)泵能耗的主要因素。首先對反應(yīng)機理進行定性分析，使用互信息和灰色關(guān)聯(lián)度對初步得到的影響因素進行定量計算，確定影響漿液循環(huán)泵運行能耗的主要影響因素。第三章建立GA-LSTM的漿液循環(huán)泵運行參數(shù)尋優(yōu)模型，并構(gòu)建漿液循環(huán)泵電耗的運行費用模型。在保證脫硫效率的前提下，以最低運行費用為目標(biāo)，對主要運行參數(shù)進行優(yōu)化分析。第四章采用K-Means聚類與熵權(quán)法相結(jié)合的方法研究最優(yōu)目標(biāo)工況庫的自動構(gòu)建方法。根據(jù)機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度，使用K-Means聚類將歷史運行數(shù)據(jù)劃分為多個工況；提出基于熵權(quán)法的評價指標(biāo)，對各個工況中的歷史數(shù)據(jù)進行自動尋優(yōu)，從而構(gòu)建最優(yōu)目標(biāo)工況庫。第五章對本論文所做工作進行總結(jié)與展望。石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的化學(xué)反應(yīng)原理WFGD主要的化學(xué)反應(yīng)在吸收塔內(nèi)進行，主要包括SO2吸收反應(yīng)，石灰石溶解反應(yīng)、氧化反應(yīng)以及石膏結(jié)晶反應(yīng)，化學(xué)反應(yīng)過程如下：SO2的吸收當(dāng)含SO?的煙氣進入吸收塔后，通過噴淋層與循環(huán)漿液逆流接觸。在氣液界面處，SO?遵循亨利定律溶解于液相：(2-1)(2-2)(2-3)生成的亞硫酸進一步解離為：(2-4)該過程使?jié){液pH值降低至酸性環(huán)境，為后續(xù)反應(yīng)提供質(zhì)子來源。pH值對SO2吸收的影響在WFGD中，pH值通過亞硫酸平衡與雙膜理論共同調(diào)控SO2的吸收效率。根據(jù)REF_Ref23426\h圖STYLEREF1\s2-1亞硫酸平衡曲線可知，pH值決定了液相中SO2的溶解形態(tài)：低pH（<4）時以溶解態(tài)H2SO3為主，中和反應(yīng)受限于H?濃度過高；隨著pH升高（5～6），H2SO3逐步離解為HSO3?和SO32?，這些離子與堿性物質(zhì)（如Ca2?）反應(yīng)生成硫酸鹽的驅(qū)動力增強，顯著提高脫硫效率。結(jié)合雙膜理論，pH升高會強化液膜中的化學(xué)反應(yīng)速率，降低液膜傳質(zhì)阻力，促進SO2從氣膜向液膜擴散并快速被中和；但pH過高（>6.5）時，CaCO3溶解度下降，漿液過飽和易形成CaSO3/CaCO3結(jié)垢，阻礙傳質(zhì)并堵塞設(shè)備。因此，控制pH在5～6的優(yōu)化區(qū)間，既能通過離解平衡最大化活性硫物種（HSO3?/SO32?）濃度，又能通過降低液膜阻力提升傳質(zhì)效率，實現(xiàn)高效脫硫與系統(tǒng)穩(wěn)定運行的平衡。圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s11亞硫酸平衡曲線液氣比對SO2吸收的影響在石灰石-石膏濕法煙氣脫硫中，液氣比（L/G）通過影響傳質(zhì)效率、吸收劑利用及能耗，成為決定SO2脫除效果的關(guān)鍵參數(shù)。根據(jù)雙膜理論，增大L/G可提高氣液接觸面積并降低液膜厚度，強化SO2從氣相到液相的傳質(zhì)過程，同時促進吸收劑CaCO3的溶解與中和反應(yīng)，形成“反應(yīng)增強傳質(zhì)”效應(yīng)，顯著提升脫硫效率。鈣硫比對SO2吸收的影響鈣硫比（Ca/S）是指在石灰石-石膏濕法煙氣脫硫工藝中，單位時間內(nèi)投入的石灰石（CaCO3）摩爾量與煙氣中二氧化硫（SO2）摩爾量的比值。它是衡量吸收劑用量與脫硫效率關(guān)系的核心參數(shù)：當(dāng)Ca/S增大時，過量的Ca2?可與更多SO2反應(yīng)生成亞硫酸鹽/硫酸鹽，提升脫硫效率，但超過臨界值（通常1.05～1.15）后效率增速放緩；若Ca/S過高，未反應(yīng)的CaCO3會殘留于漿液中，降低吸收劑利用率并可能導(dǎo)致石膏品質(zhì)下降，同時增加結(jié)垢風(fēng)險；而Ca/S過低則會導(dǎo)致SO2吸收不充分，引發(fā)設(shè)備腐蝕。實際運行中，Ca/S通?？刂圃?.02～1.10之間。石灰石溶解反應(yīng)作為堿性吸收劑的CaCO3顆粒在漿液中發(fā)生溶解，一方面消耗溶液中的H+，一方面提供生成石膏所需的Ca2+，化學(xué)反應(yīng)如下：(2-5)(2-6)(2-7)(2-8)在濕法煙氣脫硫系統(tǒng)中，CaCO3溶解與Ca2+生成速率及CaSO4·2H2O結(jié)晶過程對pH值高度敏感，直接決定脫硫效率與系統(tǒng)連續(xù)性。SO2吸收反應(yīng)在噴淋區(qū)瞬間完成，而維持漿液堿度的CaCO3溶解和副產(chǎn)物石膏結(jié)晶則需長時間持續(xù)。由REF_Ref7220\h圖STYLEREF1\s2-2REF_Ref12799\n\h[39]可知，pH升高顯著抑制CaCO3溶解：pH從4.5升至5.0時，石灰石溶解所需時間由30min延長至240min小時；pH達5.5時，240min內(nèi)溶解率僅58%，且隨pH升高呈指數(shù)級下降。高pH環(huán)境下（如>5.5），CaCO3表面液膜擴散阻力劇增，Ca2+生成速率驟降，導(dǎo)致漿液堿度補給不足，脫硫效率惡化。同時，CaSO4結(jié)晶速率受pH調(diào)控，需維持動態(tài)平衡以避免結(jié)垢或反應(yīng)中斷。因此，優(yōu)化pH控制是協(xié)調(diào)溶解動力學(xué)與反應(yīng)需求的關(guān)鍵，既能保障Ca2+持續(xù)釋放以中和SO2，又可避免溶解遲滯引發(fā)的脫硫效率崩潰。氧化反應(yīng)在pH值為4.5-5.5的條件下，HCO3-、SO32-被氧化，化學(xué)反應(yīng)如下：(2-9)(2-10)氧化反應(yīng)速率主要受以下參數(shù)影響：pH值的影響圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s12HCO3-氧化速度與pH的關(guān)系pH值顯著影響亞硫酸鹽的氧化過程，由REF_Ref29730\h圖STYLEREF1\s2-3可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)pH值處于4.7～5.3區(qū)間內(nèi)，HCO3-的氧化速度最快，pH超過5.3時，氧化速度急劇下降。圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s13不同pH值下，石灰石的酸性溶解特性液氣比的影響適當(dāng)提高液氣比可增強漿液與煙氣的接觸效率，促進SO2吸收及亞硫酸鹽（HSO3?/SO32?）溶解，并通過湍流改善氧化空氣分布，加速亞硫酸鹽向硫酸鈣（CaSO4·2H2O）的轉(zhuǎn)化。漿液密度的影響漿液密度過高會增大黏度，抑制氧氣傳質(zhì)效率，阻礙亞硫酸鹽（HSO3?/SO32?）與溶解氧的接觸，導(dǎo)致氧化速率下降及中間產(chǎn)物（如CaSO3·1/2H2O）堆積，增加結(jié)垢風(fēng)險；而密度過低則會減少漿液中的石灰石溶解量及反應(yīng)活性顆粒濃度，削弱SO2吸收能力，間接降低亞硫酸鹽生成量，影響氧化反應(yīng)持續(xù)性。石膏結(jié)晶反應(yīng)硫酸鹽結(jié)晶是SO2吸收的最后階段。硫酸鈣與水結(jié)合形成二水硫酸鈣（，即石膏），以固體形式析出，主要化學(xué)反應(yīng)如下：(2-11)其中還會伴有副反應(yīng)：(2-12)由以上分析，得到石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的總反應(yīng)式：(2-13)結(jié)晶主要受以下運行參數(shù)影響：pH值的影響在較低pH范圍（如4.0～5.0），雖然有利于石灰石（CaCO3）溶解并釋放Ca2+以吸收SO2，但會抑制亞硫酸鹽的氧化效率，導(dǎo)致中間產(chǎn)物（如CaSO3·1/2H2O）積累，增加結(jié)垢風(fēng)險并阻礙CaSO4·2H2O生成；而較高pH（如5.5～6.0）可加速亞硫酸鹽氧化為硫酸根（SO42-），提升石膏結(jié)晶驅(qū)動力，但過高的pH會降低石灰石溶解速率，減少有效Ca2+濃度，同時促進CO32-與Ca2+結(jié)合生成CaCO3垢，干擾石膏純度。此外，pH通過調(diào)控漿液過飽和度直接影響石膏晶體形貌——中性偏酸條件通常有利于形成粗大、規(guī)則的石膏晶體，改善脫水性能，而pH偏離此范圍易生成細(xì)晶或雜質(zhì)包裹體。液氣比的影響適當(dāng)提高液氣比可增強漿液與煙氣的混合程度，促進SO2的高效吸收及亞硫酸鹽的氧化，加快CaSO4·2H2O的形成與生長。然而，液氣比過高會導(dǎo)致晶體沉降，不利于CaSO4·2H2O的結(jié)晶；液氣比過低則易造成氧化不充分，亞硫酸鹽（HSO3?/SO32?）積累引發(fā)結(jié)垢（如CaSO3·1/2H2O），同時降低過飽和度，延緩結(jié)晶速率。漿液密度的影響漿液密度過低會減少漿液中的石灰石溶解量和反應(yīng)活性顆粒濃度，削弱SO?吸收能力，導(dǎo)致硫酸根（SO?2?）生成不足，使結(jié)晶速度降低，延緩石膏生成速率。數(shù)據(jù)集的建立數(shù)據(jù)來源本課題歷史運行數(shù)據(jù)來源于某電廠2號機組2023年12月份運行數(shù)據(jù)，從電廠DCS和PI系統(tǒng)進行獲取，原始數(shù)據(jù)包括采樣時間間隔、機組負(fù)荷、入口SO2折算濃度、脫硫塔入口煙氣流量等40個因素。該電廠部分因素原始數(shù)據(jù)屬性及漿液循環(huán)泵技術(shù)規(guī)范表如表2-1、表2-2所示。表2-1某電廠脫硫系統(tǒng)部分因素原始數(shù)據(jù)屬性序號名稱單位序號名稱單位1采樣時間間隔min13出口煙氣氧量mg/m32機組負(fù)荷MW14出口煙氣溫度℃3入口SO2折算濃度mg/m315吸收塔石灰漿液流量m3/h4入口煙塵濃度mg/m316總排NOx折算濃度mg/m35入口煙氣流量Nm3/h17脫硫效率%6入口煙氣溫度℃18液氣比L/G7入口煙氣O2含量mg/m319出口煙氣SO2含量mg/m38煙氣出口壓力kPa20漿液循環(huán)泵電流AA9原煙氣進口壓力kPa21漿液循環(huán)泵電流BA10漿液密度kg/m322漿液循環(huán)泵電流CA11吸收塔漿液pH值-23漿液循環(huán)泵電流DA12出口煙氣流速m/s24漿液循環(huán)泵電流EA表2-2漿液循環(huán)泵參數(shù)名稱數(shù)量電機功率(kw)流量（m3/h）揚程(MPa)額定電流(A)額定電壓(kv)漿液循環(huán)泵A190081630.2381126漿液循環(huán)泵B190081630.2381126漿液循環(huán)泵C180081630.2171016漿液循環(huán)泵D11250108500.269157.16漿液循環(huán)泵E11250108500.269157.16數(shù)據(jù)預(yù)處理來源于DCS系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)普遍存在數(shù)據(jù)缺失或異常值現(xiàn)象，其中還包含部分不符合正常工況的數(shù)據(jù)樣本。非正常數(shù)據(jù)表現(xiàn)為以下三種類型：（1）煙氣溫度監(jiān)測值低于30℃的異常記錄；（2）出口SO2濃度監(jiān)測值突破35mg/m3閾值的超標(biāo)數(shù)據(jù)；（3）歷史數(shù)據(jù)庫中部分參數(shù)出現(xiàn)數(shù)值為負(fù)的不合理情況。針對這些異常數(shù)據(jù)，需要進行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理，對歷史數(shù)據(jù)中的缺失值使用前三點均值進行補充，數(shù)據(jù)中異常值使用附近5點均值代替該異常值。其次刪除脫硫過程中的非正常運行數(shù)據(jù)，即刪除出口二氧化硫濃度超標(biāo)(>35mg/m3)的數(shù)據(jù)。經(jīng)過上述預(yù)處理步驟后，最終篩選出有效數(shù)據(jù)樣本共計82566組。漿液循環(huán)泵電耗主要影響因素分析由于漿液循環(huán)泵運行受多個因素影響，為了保證研究的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性，從定性和定量分析兩個方面入手，綜合分析得到影響漿液循環(huán)泵電耗的關(guān)鍵因素。首先，分析石灰石-石膏煙氣濕法脫硫的反應(yīng)機理，從化學(xué)反應(yīng)原理定性得到主要因素；之后，利用互信息法和灰色關(guān)聯(lián)度分析定性得到的關(guān)鍵因素與漿液循環(huán)泵電流的相關(guān)性，最后得到本文所研究的主要因素。定性分析根據(jù)上述對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的化學(xué)反應(yīng)原理介紹，從反應(yīng)機理來看，漿液循環(huán)泵的電耗水平本質(zhì)上反映了脫硫過程中石灰石漿液的實際用量。由于吸收塔內(nèi)涉及氣液固多相復(fù)雜反應(yīng)，石灰石漿液用量會受到多種因素的綜合影響。因此需基于反應(yīng)原理，系統(tǒng)分析脫硫過程中對漿液用量起關(guān)鍵作用的外部影響因素。經(jīng)分析得到，以下因素直接影響石灰石漿液的實際使用量：機組負(fù)荷：機組負(fù)荷的變化直接關(guān)聯(lián)鍋爐排煙量及污染物濃度。當(dāng)負(fù)荷升高時，煙氣流量與SO2生成量同步增加，為滿足脫硫效率要求，需提升石灰石漿液循環(huán)量以強化氣液傳質(zhì)，從而導(dǎo)致漿液泵電耗上升。入口SO2折算濃度：作為脫硫反應(yīng)的核心反應(yīng)物濃度指標(biāo)，入口SO2濃度升高會加劇石灰石消耗速率。pH值：吸收塔漿液pH值直接影響SO2的溶解速率與傳質(zhì)效率。當(dāng)pH值升高時，液相中OH-濃度增加，促進SO2的水合反應(yīng)，理論上可減少漿液用量；但過高pH值易引發(fā)CaCO3過飽和析出，導(dǎo)致設(shè)備結(jié)垢。反之，pH值過低會降低Ca2+溶解度，削弱中和能力，迫使系統(tǒng)增大漿液循環(huán)量以補償效率損失。經(jīng)第三章對pH值和漿液循環(huán)泵電耗的分析可得，在此電廠運行中，漿液pH的最優(yōu)范圍是5.3~5.8。漿液密度：漿液密度反映了CaSO4·2H2O等固體顆粒的濃度。密度升高時，漿液黏度增大，導(dǎo)致循環(huán)泵揚程需求增加，電耗上升；同時，過高密度可能引發(fā)漿液霧化效果惡化，降低氣液接觸面積，迫使系統(tǒng)通過增加流量來維持效率。此外，密度過低意味著有效CaCO3濃度不足，需補充新鮮漿液以保證反應(yīng)活性。液氣比：液氣比定義為單位煙氣量對應(yīng)的漿液循環(huán)量，是衡量脫硫系統(tǒng)傳質(zhì)效率的核心參數(shù)。提高液氣比可增加氣液接觸時間與反應(yīng)界面，顯著提升SO2脫除效率，但會直接導(dǎo)致漿液循環(huán)泵功耗呈線性增長。原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力：進出口壓力差反映了煙道及吸收塔的阻力特性。當(dāng)進口壓力升高或出口壓力降低時，若風(fēng)機未及時調(diào)整，可能導(dǎo)致煙氣流量波動，間接影響漿液需求。此外，壓力變化會改變氣體在塔內(nèi)的停留時間，低壓環(huán)境可能削弱氣液混合效果，需通過微調(diào)漿液流量補償傳質(zhì)效率變化。入口煙氣流量：與機組負(fù)荷呈正相關(guān)，直接決定脫硫系統(tǒng)的處理規(guī)模。流量增大時，單位時間內(nèi)需處理的SO2總量增加，為維持目標(biāo)脫除率，必須按比例提升漿液循環(huán)量。該參數(shù)是漿液泵變頻調(diào)節(jié)的主要依據(jù)之一，其動態(tài)變化通過DCS控制系統(tǒng)實時觸發(fā)漿液流量的自動匹配。入口煙氣O2含量：O2含量影響亞硫酸鈣的氧化反應(yīng)。充足的氧氣可促進亞硫酸鹽完全氧化，避免未氧化產(chǎn)物在漿液中積累，從而維持CaCO3的有效利用率。若O2含量過低，氧化反應(yīng)不充分會導(dǎo)致漿液中CaCO3濃度升高，抑制CaCO3溶解，迫使系統(tǒng)增加新鮮漿液補充量以維持反應(yīng)活性。出口煙氣SO2含量：作為脫硫效率的直接反饋指標(biāo)，出口SO2濃度受閉環(huán)控制系統(tǒng)嚴(yán)格監(jiān)控。當(dāng)實際值高于設(shè)定值時，控制系統(tǒng)會自動增大漿液循環(huán)量或提升補充漿量，以增強吸收能力；反之則減少漿液供給。該參數(shù)通過PID調(diào)節(jié)機制形成動態(tài)負(fù)反饋，是漿液用量最直接的調(diào)控信號。經(jīng)過對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的機理分析，選定機組負(fù)荷、入口煙氣SO2折算濃度、出口煙氣SO2含量、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣O2含量、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力、液氣比、漿液密度作為可能對漿液循環(huán)泵電耗產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素。定量分析為了使研究結(jié)論更準(zhǔn)確，避免單純使用定性分析造成的局限性，本文在開展定性分析的同時，也對歷史運行數(shù)據(jù)做了定量分析。利用互信息和灰色關(guān)聯(lián)分析兩種相關(guān)性分析方法綜合分析，準(zhǔn)確得到影響漿液循環(huán)泵電耗的主要因素。互信息互信息（MutualInformation，MI）是信息論中一種用來衡量兩個隨機變量之間關(guān)聯(lián)程度的量REF_Ref21907\w\h[40]。它用來描述一個隨機變量中的信息量能否用另一個隨機變量的信息量來解釋?；バ畔⒃酱?，表示兩個隨機變量之間的關(guān)聯(lián)程度越高。給定兩個隨機變量和，它們的互信息定義為它們聯(lián)合分布和各自邊緣分布之間的關(guān)系，計算公式為：(4-1)其中，是且的聯(lián)合概率分布；是各自的邊緣概率分布；和分別是隨機變量和的取值空間。通過互信息得到關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流的互信息量如REF_Ref28332\h圖STYLEREF1\s2-4所示。圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s14漿液循環(huán)泵電流關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流互信息量灰色關(guān)聯(lián)分析灰色關(guān)聯(lián)分析(GreyRelationalAnalysis,GRA)是由我國鄧聚龍教授提出的，它基于灰色關(guān)聯(lián)度，通過對數(shù)據(jù)序列幾何關(guān)系和曲線幾何形狀的相似程度進行比較，來分析系統(tǒng)各因素之間的關(guān)聯(lián)程度?；疑P(guān)聯(lián)分析具體操作步驟如下：步驟1:確定特征數(shù)列和母數(shù)列。比較序列為(4-2)母序列(即評價標(biāo)準(zhǔn))為(4-3)步驟2:對指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。為了真實地反映實際情況，排除由于各個指標(biāo)單位的不同及其數(shù)值數(shù)量級間的懸殊差別帶來的影響，避免不合理現(xiàn)象的發(fā)生，需要對指標(biāo)進行無量綱化處理，即歸一化處理。?(4-4)步驟3:計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。由下式分別計算每個比較序列與參考序列對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)：(4-5)式(4-5)中，為分辨系數(shù)，在內(nèi)取值，分辨系數(shù)越小，關(guān)聯(lián)系數(shù)間差異越大，區(qū)分能力越強，本文取0.5。

步驟4:計算關(guān)聯(lián)度。分別計算其各個指標(biāo)與參考序列對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)的加權(quán)平均值，以反映各操縱裝置對象與參考序列間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并稱其為關(guān)聯(lián)度，記為(4-6)步驟5:分析計算結(jié)果。根據(jù)灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度的大小，建立各評價對象的關(guān)聯(lián)序。關(guān)聯(lián)度越大，表明評價對象對評價標(biāo)準(zhǔn)的重要程度越大。通過灰色關(guān)聯(lián)分析得到關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流的關(guān)聯(lián)度如REF_Ref29266\h圖STYLEREF1\s2-5所示。圖STYLEREF1\s2-SEQ圖\*ARABIC\s15漿液循環(huán)泵電流關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流灰色關(guān)聯(lián)度互信息分析結(jié)果如REF_Ref28332\h圖STYLEREF1\s2-4所示?；バ畔⒘糠謱用黠@，相關(guān)性最高的是液氣比，互信息量為0.8523，相關(guān)性最低的是出口煙氣SO2含量，互信息量僅為0.3026。機組負(fù)荷、液氣比、原煙氣進口壓力、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣SO2折算濃度、出口煙氣壓力的互信息量均大于0.5，說明以上影響因素與漿液循環(huán)泵電流的相關(guān)性均較高?；疑P(guān)聯(lián)度分析結(jié)果如REF_Ref29266\h圖STYLEREF1\s2-5所示。各關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流的關(guān)聯(lián)度均高于0.99，最高可達0.999，為漿液密度和pH值，最低也達到了0.992，為原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力。各個影響因素間的灰色關(guān)聯(lián)度相關(guān)性差別并不明顯。章節(jié)REF_Ref29407\n\h2.6.1中通過對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫機理反應(yīng)的定性分析，選定機組負(fù)荷、入口SO2折算濃度、出口煙氣SO2含量、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣O2含量、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力、液氣比、漿液密度作為可能對漿液循環(huán)泵電耗產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素。結(jié)合本節(jié)對各關(guān)鍵影響因素與漿液循環(huán)泵電流相關(guān)性的定量分析，綜合考慮兩種分析方法得到的結(jié)果，最終將機組負(fù)荷、液氣比、pH值、入口煙氣流量、入口SO2折算濃度、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力7個影響因素作為對漿液循環(huán)泵電耗產(chǎn)生影響的主要因素。本章小結(jié)通過對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的反應(yīng)機理進行定性分析，初步得到影響漿液循環(huán)泵運行的關(guān)鍵因素，使用互信息和灰色關(guān)聯(lián)度兩種方法進行定量計算，使用定性分析和定量分析相結(jié)合的方法，最終得到機組負(fù)荷、液氣比、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣SO2折算濃度、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力7個對漿液循環(huán)泵電耗產(chǎn)生主要影響的因素?；贕A-LSTM的運行參數(shù)尋優(yōu)模型關(guān)鍵技術(shù)和算法深度學(xué)習(xí)概念深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的重要分支，其核心在于通過構(gòu)建包含多層非線性變換的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分層特征提取與抽象表示REF_Ref10310\w\h[34]。區(qū)別于傳統(tǒng)淺層模型依賴人工設(shè)計特征的模式，深度學(xué)習(xí)借助端到端訓(xùn)練機制，使模型能夠從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)不同層次的特征——底層捕捉邊緣、紋理等基礎(chǔ)信息，高層整合語義、結(jié)構(gòu)等抽象表征，從而有效處理高維數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系。深度網(wǎng)絡(luò)的“深度”體現(xiàn)為顯著增加的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，從早期多層感知器的2-3個隱含層發(fā)展到現(xiàn)代ResNet的百層規(guī)模，這種層級結(jié)構(gòu)模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理機制，通過逐層映射實現(xiàn)特征的漸進式抽象。每層神經(jīng)元通過ReLU、Sigmoid等非線性激活函數(shù)引入非線性變換，避免多層線性網(wǎng)絡(luò)退化為單層映射，確保模型能夠逼近任意復(fù)雜函數(shù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的另一核心優(yōu)勢，其擺脫了傳統(tǒng)方法對人工特征工程的依賴，通過反向傳播算法逐層優(yōu)化參數(shù)，自動發(fā)現(xiàn)對任務(wù)最有效的特征表示，例如語音識別中可從原始音頻直接學(xué)習(xí)聲學(xué)特征到語義標(biāo)簽的映射REF_Ref10924\w\h[35]。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程伴隨技術(shù)瓶頸的突破與模型創(chuàng)新。20世紀(jì)80年代的多層感知器首次構(gòu)建深度結(jié)構(gòu)，但反向傳播算法在訓(xùn)練中面臨梯度消失與非凸優(yōu)化難題，導(dǎo)致深層網(wǎng)絡(luò)難以有效訓(xùn)練。2006年Hinton團隊提出的深度信念網(wǎng)絡(luò)通過逐層貪心預(yù)訓(xùn)練策略，首次實現(xiàn)深度網(wǎng)絡(luò)的有效初始化，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)的正式誕生REF_Ref11978\w\h[36]。此后，針對不同數(shù)據(jù)類型的模型相繼涌現(xiàn)：LeCun的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過局部連接與權(quán)值共享處理圖像空間相關(guān)性，Hochreiter與Schmidhuber的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過門控機制解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長期依賴問題，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）則在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)生成與特征表示的聯(lián)合優(yōu)化。與淺層學(xué)習(xí)（如SVM、邏輯回歸）相比，深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、特征獲取方式、非線性建模能力及數(shù)據(jù)依賴性上具有本質(zhì)差異。其多層隱含層結(jié)構(gòu)（通?！?層）支持特征的分層提取，無需人工設(shè)計特征即可從海量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)，而淺層模型依賴單隱含層或簡單結(jié)構(gòu)，特征工程質(zhì)量直接影響性能。鑒于深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜系統(tǒng)建模中的優(yōu)勢，本文基于深度學(xué)習(xí)理論構(gòu)建漿液循環(huán)泵運行參數(shù)與組合策略的尋優(yōu)模型，以實現(xiàn)脫硫系統(tǒng)的優(yōu)化控制。當(dāng)前主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM）在不同領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。CNN源于Hubel和Wiesel對生物視覺皮層的研究，通過局部連接、權(quán)值共享等設(shè)計提升了特征提取效率，對圖像數(shù)據(jù)的幾何變換具有強魯棒性，在計算機視覺任務(wù)中表現(xiàn)突出REF_Ref16805\w\h[37]；而RNN作為處理序列數(shù)據(jù)的核心模型，通過隱藏層的反饋連接捕捉時序依賴關(guān)系，但其傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)存在長期依賴問題。為克服這一局限，Hochreiter與Schmidhuber提出的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過引入遺忘門、輸入門、輸出門的門控機制，有效緩解了梯度消失，成為時序數(shù)據(jù)建模的重要工具。因為漿液運行參數(shù)和漿液循環(huán)泵組合策略具有時序特性，所以本文選擇LSTM作為核心模型，其具體介紹見REF_Ref5959\n\h3.1.2節(jié)。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemoryNetwork,LSTM）REF_Ref24888\w\h[33]由Hochreiter與Schmidhuber于1997年提出，作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的改進變體，其核心設(shè)計旨在解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列時面臨的梯度消失與長期依賴問題。該模型通過引入門控機制（gatemechanism）與記憶單元（memorycell），實現(xiàn)了對歷史信息的選擇性存儲與更新，在自然語言處理、時間序列分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如REF_Ref25753\h圖STYLEREF1\s3-1所示。圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s11LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖LSTM的結(jié)構(gòu)包含遺忘門（forgetgate）、輸入門（inputgate）、輸出門（outputgate）三大門控單元及一個記憶單元（cellstate）。三門機制通過Sigmoid和tanh激活函數(shù)的非線性變換，實現(xiàn)對時序信息的“選擇性記憶”：遺忘門清除噪聲，輸入門注入新特征，輸出門控制信息暴露。這種動態(tài)調(diào)節(jié)使LSTM能夠高效處理長期依賴問題，成為語音識別、自然語言處理等序列建模任務(wù)的核心組件。遺忘門：遺忘門是LSTM中負(fù)責(zé)篩選歷史信息的核心控制單元，通過Sigmoid激活函數(shù)輸出介于0到1之間的權(quán)重向量，動態(tài)決定從上一時刻單元狀態(tài)中保留或丟棄的信息。其核心功能是清除長期序列中無關(guān)的歷史信息，保留對當(dāng)前任務(wù)關(guān)鍵的長期依賴。通過這種選擇性遺忘，遺忘門避免了單元狀態(tài)無限累積冗余信息，有效緩解了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）因梯度衰減導(dǎo)致的長期依賴建模難題。遺忘門結(jié)構(gòu)如REF_Ref10871\h圖STYLEREF1\s3-2所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s12遺忘門結(jié)構(gòu)(3-1)式(3-1)中：為遺忘因子；為Sigmoid激活函數(shù)；和分別為遺忘門的權(quán)重矩陣偏置項；為上一時刻隱藏層的輸出；為當(dāng)前時刻的輸入。輸入門：負(fù)責(zé)篩選并生成待更新的新信息。輸入門由兩部分組成，一部分是通過Sigmoid函數(shù)確定記憶因子，另一部分是通過tanh函數(shù)生成候選狀態(tài)。其核心任務(wù)是從當(dāng)前輸入中提取關(guān)鍵特征：首先通過“更新門”生成0到1之間的記憶因子，決定新信息的保留比例；同時通過“候選狀態(tài)”生成潛在的新記憶內(nèi)容。最終，輸入門將篩選后的新信息與遺忘門處理后的舊單元狀態(tài)結(jié)合，完成單元狀態(tài)的更新，實現(xiàn)歷史信息與當(dāng)前輸入的動態(tài)融合。輸入門結(jié)構(gòu)如REF_Ref14731\h圖STYLEREF1\s3-3所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s13輸入門結(jié)構(gòu)圖(3-2)(3-3)(3-4)式(3-2)中，為記憶因子；和分別為輸入門的權(quán)重矩陣偏置項。式(3-3)中，為tanh函數(shù)生成的新信息向量；tanh為激活函數(shù)；和分別為記憶單元狀態(tài)的權(quán)重矩陣偏置項。式(3-4)中,為當(dāng)前時刻的記憶單元狀態(tài)；為上時刻的記憶單元狀態(tài)；表示矩陣的點乘計算。輸出門：負(fù)責(zé)控制當(dāng)前記憶單元狀態(tài)輸出量。輸出門首先生成0到1之間的權(quán)重向量，決定單元狀態(tài)中可輸出的信息比例；隨后通過tanh函數(shù)將單元狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化到[-1,1]，再與權(quán)重向量逐元素相乘，過濾并放大有效信息，最終生成隱藏狀態(tài)。輸出門結(jié)構(gòu)如REF_Ref25331\h圖STYLEREF1\s3-4所示：圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s14輸出門結(jié)構(gòu)圖(3-5)(3-6)式(3-5)中，為輸出門權(quán)重向量；和分別為輸出門的權(quán)重矩陣偏置項。式(3-6)中，為當(dāng)前的短期記憶，即當(dāng)前時刻的隱藏狀態(tài)。遺傳算法遺傳算法（GeneticAlgorithm,GA）是一種基于生物系統(tǒng)中的進化法則（適者生存、適者生存）的隨機優(yōu)化算法，于1975年由美國Holland（J.Holland）提出。遺傳算法是一種模擬達爾文“基因選擇”與“自然選擇”相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型，在求解具有多重約束的優(yōu)化問題時，通常采用遺傳算法進行求解。遺傳算法首先從一個群體出發(fā)，這個群體表示了問題的所有可能的解集合，每個群體是由特定數(shù)量的被基因編碼的個人構(gòu)成的。每一個個體都是一個整體，它具有一個染色體的特性。染色體是遺傳材料的重要載體，也就是由多個基因組成的集合體。因此，首先要進行表型與基因型之間的對應(yīng)，也就是編碼。擬基因編碼是一項非常繁瑣的工作，常被簡化為二值編碼，在初始群體形成后，遵循適者生存、適者生存的原則，逐步進化出更優(yōu)的近似解，并通過遺傳操作將其轉(zhuǎn)化為新的解集合。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。遺傳算法為解決復(fù)雜系統(tǒng)的最優(yōu)問題提供了一個普遍的解決方案。該算法與問題的特定域無關(guān)，且具有較強的魯棒性，因此在許多學(xué)科中得到了廣泛的應(yīng)用。遺傳算法的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度問題、自動控制、機器人自動控制、圖像處理和模式識別、人工生命、遺傳程序設(shè)計、機器學(xué)習(xí)等。

遺傳算法依托選擇、交叉、變異等操作的迭代優(yōu)化，逐步在解空間中探尋問題的最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。該算法具備在復(fù)雜搜索空間內(nèi)開展全局尋優(yōu)的能力，通過自適應(yīng)機制動態(tài)調(diào)整搜索方向，對各類問題場景表現(xiàn)出較強的適配性。然而，算法性能會受到問題特征、編碼方案、遺傳操作策略及參數(shù)配置等多方面因素的綜合影響。在迭代過程中，種群個體的適應(yīng)度水平通常呈現(xiàn)提升趨勢，但需注意其理論上并不保證絕對收斂于全局最優(yōu)解，更多是致力于獲取滿足實際需求的較優(yōu)解。特別是針對具有復(fù)雜多模態(tài)特性且缺乏顯式優(yōu)化路徑的問題，遺傳算法展現(xiàn)出獨特的應(yīng)用優(yōu)勢。因此在實際工程應(yīng)用中，需結(jié)合具體問題的特性對算法結(jié)構(gòu)及參數(shù)進行針對性調(diào)整與優(yōu)化，以實現(xiàn)最佳求解效果。遺傳算法的基本流程圖如REF_Ref26889\h圖STYLEREF1\s3-5所示。GA優(yōu)化LSTM原理根據(jù)3.1.3節(jié)中對LSTM的介紹可知，在處理時間序列數(shù)據(jù)時，LSTM網(wǎng)絡(luò)對于長期依賴關(guān)系的捕捉能力較為突出，因而在需要對歷史信息進行建模與預(yù)測的任務(wù)中應(yīng)用廣泛。不過，該網(wǎng)絡(luò)的性能與超參數(shù)選取緊密相關(guān)，像Dropout率、訓(xùn)練輪數(shù)、批次大小、隱藏層單元數(shù)量的設(shè)定會產(chǎn)生關(guān)鍵影響。以往，這些超參數(shù)往往依賴研究人員基于經(jīng)驗手動調(diào)試確定，這種方式存在一定主觀性。針對這一問題，本課題嘗試將遺傳算法（GA）引入超參數(shù)優(yōu)化過程，以此實現(xiàn)LSTM網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的自動化調(diào)優(yōu)，進而提升模型預(yù)測效能。通過GA算法在超參數(shù)空間開展高效搜索，能夠確定更貼合具體問題特征及數(shù)據(jù)分布的最優(yōu)配置方案。GA優(yōu)化超參數(shù)的具體流程如REF_Ref26837\h圖STYLEREF1\s3-6所示?；贕A-LSTM的運行參數(shù)尋優(yōu)在3.1.4節(jié)對遺傳算法的原理與應(yīng)用領(lǐng)域介紹的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了融合遺傳算法及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的尋優(yōu)預(yù)測模型，用于電廠的漿液運行參數(shù)的尋優(yōu)決策。首先利用GA對LSTM網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率率、訓(xùn)練輪數(shù)、批次大小、神經(jīng)元數(shù)量進行局部尋優(yōu)，有實驗結(jié)果表明，經(jīng)GA優(yōu)化后的LSTM在時間序列預(yù)測任務(wù)中的預(yù)測精度顯著提升，為后續(xù)參數(shù)尋優(yōu)提供了更可靠的基礎(chǔ)模型REF_Ref5750\w\h[39]。GA算法不僅能夠?qū)STM的超參數(shù)進行優(yōu)化，他還在求解最優(yōu)化問題領(lǐng)域具有很大的優(yōu)勢。因此，為了使模型簡潔高效，將具有全局搜索優(yōu)勢的GA算法與優(yōu)化后的LSTM再度融合，通過遺傳算法的選擇、交叉、變異等進化操作，對漿液運行參數(shù)空間進行全局探索。該融合機制充分發(fā)揮GA在復(fù)雜解空間中跳出局部最優(yōu)的能力，同時結(jié)合LSTM對時序特征的高效捕捉特性，形成“局部精細(xì)優(yōu)化—全局智能搜索”的協(xié)同優(yōu)化框架。圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s15遺傳算法流程圖圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s16GA優(yōu)化超參數(shù)流程圖優(yōu)化的目標(biāo)和對象本課題的研究內(nèi)容是對漿液運行參數(shù)和漿液循環(huán)泵的運行組合進行優(yōu)化，從而提高脫硫效率和降低漿液循環(huán)泵的能耗，以這一途徑來實現(xiàn)火電行業(yè)的節(jié)能降耗。漿液循環(huán)泵能耗在另一種程度上表現(xiàn)為漿液循環(huán)泵運行費用，能耗越高，運行費用越高。因此，在保證運行安全的前提下，以提高脫硫效率和降低漿液循環(huán)泵運行費用為目標(biāo)，基于入口煙氣參數(shù)的實時變化特征，對各運行參數(shù)進行協(xié)同優(yōu)化調(diào)節(jié)。然而，提高脫硫效率與減少漿液循環(huán)泵的運行費用之間存在著矛盾。如果僅僅著眼于提高脫硫效果，則會增加漿液循環(huán)泵的運行費用，降低操作的經(jīng)濟性；若僅著眼于減少漿液循環(huán)泵的運行費用，則無法滿足環(huán)境保護的需要。所以，必須在兼顧環(huán)境保護與經(jīng)濟高效的前提下，兼顧兩者之間的差異。在上述確定的影響漿液循環(huán)泵電耗的因素中，脫硫塔入口SO2折算濃度，入口煙氣流量，機組負(fù)荷，原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力受煤種和運行工況的影響，對于脫硫系統(tǒng)而言不適合當(dāng)做調(diào)節(jié)參數(shù)。因此以上參數(shù)只作為GA-LSTM模型的輸入?yún)?shù)。在各個非運行調(diào)節(jié)參數(shù)和脫硫效率確定的前提下，pH值一旦確定則對應(yīng)的液氣比也確定了。因此，本文只對pH值進行優(yōu)化，在脫硫效率達到96%-99%時，以漿液循環(huán)泵運行費用作為目標(biāo)函數(shù)，尋找在不同電價時的最佳pH值。優(yōu)化模型的構(gòu)建漿液循環(huán)泵每小時運行費用模型循環(huán)漿液流量：(3-7)漿液循環(huán)泵運行費用：(3-8)由以上兩個式子得到每小時漿液循環(huán)泵運行費用模型：(3-9)優(yōu)化模型(3-10)(3-11)式(3-11)中，是原煙氣SO2濃度，是原煙氣含塵量，是出口凈煙氣O2含量，是原煙氣溫度，是漿液密度，是液氣比，以上這些在脫硫效率預(yù)測模型中的輸入?yún)?shù)根據(jù)需要優(yōu)化的實際運行工況來確定取值，電價根據(jù)市場實時價格取值。上述參數(shù)在式中做常數(shù)處理。仿真結(jié)果與分析模型參數(shù)的確定本章上述內(nèi)容中已經(jīng)對GA-LSTM模型的基本原理和建模步驟做了詳細(xì)的介紹。首先利用GA對LSTM的超參數(shù)進行優(yōu)化，有效提高其預(yù)測精度；再利用GA對尋優(yōu)能力，在定脫硫效率的前提下，以漿液循環(huán)泵運行費用最低為目標(biāo)，對pH值的范圍進行尋優(yōu)。GA模型的各參數(shù)設(shè)定如下：Mutationrate=0.1；Populationsize=20；Generations=30LSTM模型的各參數(shù)設(shè)定如下：Units=random.randint(10,100)；Epochs=random.randint(30,100)；Learningrate=round(random.uniform(0.0001,0.01),5)；Batchsize=random.choice([16,32,64,128])程序運行后得到的適應(yīng)度函數(shù)曲線如REF_Ref15216\h圖STYLEREF1\s3-7所示。在GA優(yōu)化LSTM超參數(shù)的過程中，適應(yīng)度曲線呈現(xiàn)出特定的變化趨勢。初始階段，適應(yīng)度值較高，反映出初始種群的超參數(shù)組合在驗證損失方面表現(xiàn)不佳。不過，在迭代初期（接近第5次迭代），適應(yīng)度值急劇下降，表明遺傳算法能迅速篩選出更優(yōu)的超參數(shù)組合，顯著提升了模型性能。隨后，從第5次迭代到第30次迭代，適應(yīng)度值趨于平穩(wěn)，意味著算法尋優(yōu)程序已找到足夠優(yōu)秀的模型參數(shù)。LSTM最優(yōu)超參數(shù)為：Units=75；Epochs=85；Batchsize=16；Learningrate=0.006938。實際案例分析設(shè)置電價取值為0.65元/kW·h，脫硫效率分為96%，97%，98%，99%，在REF_Ref27028\h表STYLEREF1\s3-1所示的實際運行參數(shù)下，尋找漿液循環(huán)泵運行費用與脫硫效率和pH值的關(guān)系。表STYLEREF1\s3-SEQ表\*ARABIC\s11實際運行參數(shù)原煙氣SO2折算濃度（mg/Nm3）原煙氣含塵量（%）出口凈煙氣O2含量（%）原煙氣溫度（℃）漿液密度（Kg/m3）12049.36.76135.61318圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s17適應(yīng)度曲線圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s18pH值-漿液循環(huán)泵運行費用關(guān)系圖從REF_Ref672\h圖STYLEREF1\s3-8中可以發(fā)現(xiàn)，在相同pH值條件下，脫硫效率與漿液循環(huán)泵的運行費用呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。以pH=5.8為例，當(dāng)脫硫效率為99%時，對應(yīng)的運行費用顯著高于98%、97%和96%的情況。這是因為在固定非調(diào)節(jié)運行參數(shù)（如煙氣流量、入口SO2濃度等）的前提下，更高的脫硫效率對氣液傳質(zhì)效果提出了更高要求，需要通過增加漿液循環(huán)量來確保煙氣與脫硫漿液充分接觸，而漿液循環(huán)量的增加直接導(dǎo)致循環(huán)泵能耗上升，進而推高運行成本。反之，當(dāng)脫硫效率降低時，系統(tǒng)對氣液傳質(zhì)的需求減弱，循環(huán)泵的運行負(fù)荷相應(yīng)下降，費用也隨之減少。觀察各條脫硫效率曲線，均呈現(xiàn)出先下降后上升的單峰型趨勢。在pH值4.8～6.8區(qū)間內(nèi)，漿液循環(huán)泵運行費用隨pH值的變化特點尤為明顯：先是緩慢降低，隨后急劇增大。以99%效率曲線為例，其費用最低點出現(xiàn)在pH=5.53附近，當(dāng)pH值從該點向兩側(cè)偏離時，費用均逐漸上升。這是由于pH值過高或過低都會對脫硫反應(yīng)產(chǎn)生不利影響：低pH值會抑制SO2的溶解和反應(yīng)速率，為維持目標(biāo)效率不得不加大循環(huán)量；高pH值則容易引發(fā)結(jié)垢問題，同樣需要增加循環(huán)量來減少設(shè)備堵塞風(fēng)險，兩種情況都會導(dǎo)致能耗增加。綜合分析各曲線的費用最低點及變化趨勢，結(jié)合較高脫硫效率（96%～99%）和經(jīng)濟性要求，pH=5.3~5.8區(qū)間表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。在此區(qū)間內(nèi)，97%、98%、99%等不同脫硫效率對應(yīng)的運行費用均處于相對低位，且無需過度提高循環(huán)量即可維持目標(biāo)效率。實際運行中，可根據(jù)具體的脫硫效率目標(biāo)，在這一區(qū)間內(nèi)對pH值進行微調(diào)，以實現(xiàn)循環(huán)泵運行成本的最小化。這是因為該pH區(qū)間能夠較好地平衡脫硫反應(yīng)速率和設(shè)備安全，既避免了低pH區(qū)因反應(yīng)效率下降導(dǎo)致的高能耗，又減少了高pH區(qū)因結(jié)垢風(fēng)險帶來的額外調(diào)整。進一步結(jié)合REF_Ref11568\h圖STYLEREF1\s3-9液氣比與pH值的關(guān)系來看，漿液循環(huán)泵運行費用的變化趨勢與液氣比的變化基本一致。在pH值4.9~5.4區(qū)間，液氣比隨pH值升高而劇烈下降，這使得循環(huán)泵運行費用也隨之快速下降；當(dāng)pH值進入5.4~6.0區(qū)間時，液氣比下降趨勢逐漸變緩，直至在pH=5.53附近達到最低值11.67，此時循環(huán)泵電耗最低；而當(dāng)pH值超過6.0后，液氣比開始快速上升，循環(huán)泵電耗費用也隨之加快增長。通過GA算法優(yōu)化得出，當(dāng)脫硫效率設(shè)定為99%時，pH值為5.53、液氣比為11.67的工況組合可使?jié){液循環(huán)泵費用降至527.01元/h的最低值。這一結(jié)果與前面分析的經(jīng)濟運行區(qū)間（pH=5.3~5.8）相吻合。實際應(yīng)用中，將pH值維持在這一區(qū)間，不僅能保證較高的脫硫效率，還能有效控制運行成本，避免低pH區(qū)的高能耗和高pH區(qū)的結(jié)垢風(fēng)險，實現(xiàn)脫硫系統(tǒng)經(jīng)濟性和安全性的良好平衡。本章小結(jié)本章根據(jù)某電廠實際運行數(shù)據(jù)，采用GA-LSTM建立漿液循環(huán)泵運行參數(shù)優(yōu)化模型。運用GA算法對LSTM的超參數(shù)進行尋優(yōu)，提高其對脫硫效率的預(yù)測精度，并驗證該模型的有效性。然后建立了漿液循環(huán)泵運行費用模型，在保證脫硫效率的前提下，以運行費用最低為目標(biāo)，運用GA-LSTM模型對主要運行參數(shù)進行了優(yōu)化分析。圖STYLEREF1\s3-SEQ圖\*ARABIC\s19脫硫效率（99%）-pH值與液氣比關(guān)系圖漿液循環(huán)泵運行優(yōu)化漿液循環(huán)泵是脫硫系統(tǒng)中主要的能耗設(shè)備，對漿液循環(huán)泵進行優(yōu)化是火電行業(yè)節(jié)能降耗的有效途徑之一。首先，利用聚類算法對漿液循環(huán)泵歷史運行組合進行聚類，之后，采用熵權(quán)法對不同工況簇內(nèi)的運行組合數(shù)據(jù)進行自動尋優(yōu)，從而建立漿液循環(huán)泵最優(yōu)目標(biāo)工況庫。建立漿液循環(huán)泵的最優(yōu)目標(biāo)工況庫可以為實際運行操作進行指導(dǎo)，從而避免因依靠人工經(jīng)驗調(diào)節(jié)帶來的粗放性誤差，有效降低脫硫系統(tǒng)能耗。工況聚類方法K-Means聚類算法聚類分析是一種極為重要的數(shù)據(jù)分析方法，它主要針對大規(guī)?；旌蠑?shù)據(jù)集的處理，通過衡量樣本對象間的相似程度，將具有相近特征的樣本劃分到同一類別，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效分類。該方法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇，與傳統(tǒng)有監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，它無需事先對數(shù)據(jù)類別進行設(shè)定，也不必標(biāo)注訓(xùn)練樣本，而是通過深入觀察樣本特征間的內(nèi)在聯(lián)系，挖掘能夠概括類內(nèi)樣本共性的特征，進而完成分類任務(wù)。?K-MeansREF_Ref28192\r\h[41]算法作為聚類分析領(lǐng)域的經(jīng)典算法，由Steinhaus、Lloyd等學(xué)者在各自的研究中分別提出，歷經(jīng)時間考驗，至今在實際應(yīng)用中仍占據(jù)重要地位。此算法將類內(nèi)樣本的加權(quán)均值作為聚類中心，即質(zhì)心，這一設(shè)定在幾何意義上清晰直觀，從統(tǒng)計角度看也十分合理。在實際應(yīng)用中，K-Means算法邏輯簡潔明了，在處理大量數(shù)據(jù)時運算效率極高，能夠快速準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)進行聚類，聚類效果顯著。?與傳統(tǒng)聚類方法相比，K-Means算法在確定聚類類別方面具有明顯的科學(xué)性優(yōu)勢。傳統(tǒng)方法往往需要人為預(yù)先設(shè)定聚類類別數(shù)量，但在實際操作中，這一數(shù)值很難精準(zhǔn)確定。而K-Means算法借助聚類評價指標(biāo)，根據(jù)類內(nèi)與類間距離生成的量化度量標(biāo)準(zhǔn)，能夠科學(xué)合理地定位出最優(yōu)的聚類數(shù)量。在類內(nèi)樣本容量方面，K-Means算法同樣具有靈活性。它并不對類內(nèi)樣本數(shù)量進行固定限制，而是完全依據(jù)樣本特征的相似程度來動態(tài)決定。只要樣本特征相似，便會自動歸為同一類別，類內(nèi)樣本容量會隨著樣本相似度的變化而靈活調(diào)整，這使得K-Means算法在面對復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)時，能夠展現(xiàn)出更強的適應(yīng)性和靈活性。作為典型的劃分式聚類算法，K-Means算法在開始聚類前，需要預(yù)先指定聚類個數(shù)K，隨后基于樣本間的距離或相異性，將特征相近的樣本聚合為一類，最終輸出清晰的分類結(jié)果。Means算法的具體步驟主要包括以下4步：初始化質(zhì)心。即選取k個初始聚類中心?？梢愿鶕?jù)先驗知識選擇，或根據(jù)樣本初始的分布情況直觀選擇，或使用輪廓系數(shù)等方法確定k值。分配簇。通過計算每個數(shù)據(jù)點與質(zhì)心的距離，并將其分配給距離最近的質(zhì)心，為數(shù)據(jù)集中的每個點分配簇。在K-Means算法中，一般使用歐幾里得距離（Euclideandistance）計算樣本點到中心的距離：(4-1)式(4-1)中，為數(shù)據(jù)點；為第個聚類中心；為數(shù)據(jù)對象的維度；分別是和的第維上的值。而K-Means的目標(biāo)函數(shù)為：(4-2)式(4-2)中，為提示函數(shù)。如果數(shù)據(jù)點在簇內(nèi)，則；反之，。目標(biāo)函數(shù)需要最小化來達到最優(yōu)值，所以需要分別對兩個變量和進行微分。首先對進行微分：(4-3)通過計算，如果，則結(jié)果為1；否則，結(jié)果為0。更新質(zhì)心。重新計算每個簇的質(zhì)心，即取簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的平均值作為新的質(zhì)心。在數(shù)據(jù)點被分配到某一個簇后，需要重新計算，找到最佳的質(zhì)心。在一步中，對步驟（2）中目標(biāo)函數(shù)的進行微分：(4-5)運算后得到：(4-6)這個公式表明，新的簇質(zhì)心,是該簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的加權(quán)平均值，權(quán)重是，這確保了在更新過程中質(zhì)心會朝著簇內(nèi)數(shù)據(jù)點的中心移動。重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或達到最大的迭代次數(shù)后停止。過程流程圖如REF_Ref13793\h圖STYLEREF1\s4-1所示。K-Means聚類評價指標(biāo)輪廓系數(shù)REF_Ref10919\r\h[42]是由PeterJ.Rousseeuw在1987年提出的。它的提出是為了克服傳統(tǒng)的聚類評估方法的局限性，如僅僅依賴于簇內(nèi)的均方差來評估聚類效果。輪廓系數(shù)的目的是同時考慮簇內(nèi)和簇間的距離，從而提供更全面的聚類質(zhì)量評估。輪廓系數(shù)是一種相對直觀且易于理解的指標(biāo)，它將聚類的緊密度和分離度結(jié)合在一起，提供了對聚類質(zhì)量的綜合評價。它的取值范圍是，值越接近1表示聚類效果越好，值越接近-1表示聚類效果越差。其計算公式為：(4-7)(4-8)式(4-7)和(4-8)中，為第個數(shù)據(jù)點的輪廓系數(shù)；為內(nèi)聚度；為分離度。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s11K-Means流程圖目標(biāo)工況庫評價方法為構(gòu)建最優(yōu)目標(biāo)工況庫，本文采用較為客觀的熵權(quán)法從不同工況簇中自動尋找最優(yōu)運行數(shù)據(jù)。熵權(quán)法是基于信息論的數(shù)據(jù)驅(qū)動型客觀賦權(quán)方法，它通過量化各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度，以信息熵為基礎(chǔ)自動計算權(quán)重。信息熵表征數(shù)據(jù)的無序程度，指標(biāo)數(shù)據(jù)離散度越高，所攜帶的有效信息量越大，在綜合評價中所占權(quán)重也應(yīng)更高。這種權(quán)重分配機制能有效避免人為主觀判斷導(dǎo)致的權(quán)重偏差問題，從而提高評價結(jié)果的客觀性與真實性。熵權(quán)法的計算步驟如下：假設(shè)有m個評估指標(biāo)因子，每一個指標(biāo)因子都具有n條數(shù)據(jù)，下面構(gòu)建一個數(shù)據(jù)矩陣如下：(4-9)對原始數(shù)據(jù)采用極值法進行規(guī)范化處理，達到消除誤差的作用：正向指標(biāo)：(4-10)負(fù)向指標(biāo)：(4-11)計算第項指標(biāo)的熵值： (4-12)計算信息熵差異：(4-13)計算各項指標(biāo)的權(quán)重：(4-14)計算各樣本的綜合得分：(4-15)最優(yōu)目標(biāo)工況庫構(gòu)建首先，利用K-Means算法對機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度進行聚類，使用輪廓系數(shù)確定最佳聚類數(shù)后進行工況劃分。最后根據(jù)章節(jié)REF_Ref7083\n\h2.6中獲得的7個影響漿液循環(huán)泵的主要因素在各個工況簇中構(gòu)建熵權(quán)法評價函數(shù)，篩選出最優(yōu)數(shù)據(jù)從而形成最優(yōu)目標(biāo)工況庫。工況劃分結(jié)果分析本文采用K-Means算法對機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度進行聚類，之后采用交叉組合的方式得到多個工況簇，并使用輪廓系數(shù)確定最佳聚類數(shù)，其結(jié)果如REF_Ref9434\h圖STYLEREF1\s4-1REF_Ref9440\h圖和STYLEREF1\s4-2所示。由REF_Ref9434\h圖STYLEREF1\s4-1和REF_Ref9440\h圖STYLEREF1\s4-2可見，機組負(fù)荷被聚為14簇時輪廓系數(shù)最大，入口煙氣SO2折算濃度被聚為7簇時輪廓系數(shù)最大。因為輪廓系數(shù)越大聚類效果越好，因此將機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度分別聚為14和7類。二者聚類后數(shù)據(jù)分布示意如REF_Ref12092\h圖STYLEREF1\s4-3和REF_Ref12098\h圖STYLEREF1\s4-4所示。由圖可見，機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度劃分的工況中，各區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)分布差異明顯，因而該劃分結(jié)果能合理有效的說明二者的工況劃分。圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s12機組負(fù)荷輪廓系數(shù)圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s13入口煙氣SO2折算濃度輪廓系數(shù)圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s14機組負(fù)荷聚類后數(shù)據(jù)分布圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s15入口煙氣SO2折算濃度聚類后數(shù)據(jù)分布本文選用K-Means算法對機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度進行工況劃分，這種劃分方式與傳統(tǒng)劃分方式相比較，更具客觀性與動態(tài)性。該算法時間復(fù)雜度較低，在處理電廠大規(guī)模脫硫數(shù)據(jù)集時優(yōu)勢顯著，并且模型簡單易懂，簇質(zhì)心具有明確物理意義，便于理解和應(yīng)用。同時，其動態(tài)更新質(zhì)心的特性，能夠有效適應(yīng)脫硫數(shù)據(jù)分布的變化，滿足實時數(shù)據(jù)分析需求。以此方法初步形成的目標(biāo)工況庫中能夠較容易的提取出同類最優(yōu)數(shù)據(jù)構(gòu)建最優(yōu)目標(biāo)工況庫。劃分后得到的機組負(fù)荷和入口煙氣SO2折算濃度的工況區(qū)間進行交叉組合，共得到80種組合工況。工況組合結(jié)果如REF_Ref7988\h表STYLEREF1\s4-1所示。最優(yōu)目標(biāo)工況庫構(gòu)建通過熵權(quán)法對章節(jié)REF_Ref7083\n\h2.6得到的機組負(fù)荷、液氣比、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣SO2折算濃度、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力7個影響因素進行權(quán)重分析，結(jié)果如REF_Ref13435\h圖STYLEREF1\s4-5所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s11工況組合表工況機組負(fù)荷入口煙氣SO2折算濃度工況1工況1：[272,302]工況1：[372,918]工況2工況1：[272,302]工況2：[938,1153]工況3工況1：[272,302]工況3：[1154，1263]工況4工況2：[303,333]工況1：[372,918]工況5工況2：[303,333]工況2：[938,1153]工況80工況14：[632,667]工況7：[1646,3648]圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s16各影響因素權(quán)重分析根據(jù)熵權(quán)法計算得到的各影響因素信息熵為則權(quán)重系數(shù)為因此基于熵權(quán)法的評價函數(shù)為(4-16)式(4-16)中，為機組負(fù)荷，為入口煙氣SO2折算濃度，為煙氣出口壓力，為原煙氣進口壓力，為入口煙氣流量，為pH值，為液氣比。為全面覆蓋不同工況條件下的漿液循環(huán)泵組合運行數(shù)據(jù)，本研究以經(jīng)預(yù)處理的82566個數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)，首先依據(jù)運行參數(shù)特征劃分為80種工況類別。針對每種工況類別，進一步篩選出對應(yīng)漿液循環(huán)泵組合運行時電流值處于最小區(qū)間的有效數(shù)據(jù)——該類數(shù)據(jù)代表了特定工況下能耗相對較低的運行狀態(tài)，將其納入次優(yōu)運行工況庫，完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。在次優(yōu)運行工況庫的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建的評價指標(biāo)對漿液循環(huán)泵歷史運行數(shù)據(jù)進行自動尋優(yōu)分析。針對各類工況數(shù)據(jù)分別計算評價指標(biāo)值與實際運行參數(shù)值，將差值較大時的運行數(shù)據(jù)判定為最優(yōu)數(shù)據(jù)。經(jīng)篩選匯總，最終形成包含8450條歷史數(shù)據(jù)的最優(yōu)目標(biāo)工況庫。該庫中每條數(shù)據(jù)均對應(yīng)漿液循環(huán)泵啟停組合的唯一編碼，完整覆蓋了設(shè)備運行的全部邏輯組合形式。在實際工程應(yīng)用中，可直接為運行人員提供漿液循環(huán)泵組合方式的操作指導(dǎo)，從而精準(zhǔn)實現(xiàn)節(jié)能降耗目標(biāo)。部分典型數(shù)據(jù)如表4-2所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s12最優(yōu)目標(biāo)工況庫部分?jǐn)?shù)據(jù)機組負(fù)荷（MW）入口煙氣SO2折算濃度（mg/m3）液氣比漿液循環(huán)泵運行組合A～E（0/1）302.00662.0014.6910010311.001107.0013.6010001327.001233.0013.9000101357.001642.0017.6810101607.001011.009.4410010最優(yōu)目標(biāo)工況庫數(shù)據(jù)檢驗對得到的最優(yōu)目標(biāo)工況庫進行數(shù)據(jù)檢驗，采用隨機抽樣方式選取200條數(shù)據(jù)樣本?；诟鲾?shù)據(jù)在工況劃分聚類中的所屬類別，將其與相同機組負(fù)荷及入口煙氣SO2折算濃度下的歷史運行數(shù)據(jù)進行對比分析。檢驗漿液循環(huán)泵電流參數(shù)是否處于相對較低的運行水平，以此驗證目標(biāo)工況庫數(shù)據(jù)的合理性與有效性。通過對200條數(shù)據(jù)樣本的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在相同機組負(fù)荷及入口SO?折算濃度條件下，這些記錄的漿液循環(huán)泵電流值顯著低于歷史運行數(shù)據(jù)，可作為優(yōu)化運行的參考依據(jù)。為直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特征，對隨機抽取的部分樣本進行可視化分析，如REF_Ref5221\h圖STYLEREF1\s4-6所示。結(jié)果顯示，對應(yīng)工況下的電流數(shù)據(jù)集中分布于較低區(qū)間，與統(tǒng)計分析結(jié)論形成有效互證。基于上述統(tǒng)計分析和可視化驗證結(jié)果，最終確定的漿液循環(huán)泵目標(biāo)工況庫中的數(shù)據(jù)，可直接作為指導(dǎo)數(shù)據(jù)庫，為實際運行中的數(shù)據(jù)優(yōu)化和漿液循環(huán)泵運行組合方式提供參考。本章小結(jié)本章提出了工況劃分與熵權(quán)法相結(jié)合的方法建立最優(yōu)目標(biāo)工況庫，使用K-Means聚類算法將機組負(fù)荷劃分為14個聚類區(qū)間，將入口煙氣SO2折算濃度劃分為7個聚類區(qū)間，經(jīng)交叉組合后共獲得80種運行工況。對每種工況下不同的漿液循環(huán)泵組合運行方式，篩選出對應(yīng)運行條件下電流值處于最小值區(qū)間的有效數(shù)據(jù)，并將此類數(shù)據(jù)樣本納入次優(yōu)運行工況樣本庫，從而構(gòu)建次優(yōu)運行工況庫；使用熵權(quán)法建立評價指標(biāo)，在次優(yōu)工況庫中對漿液循環(huán)泵歷史運行數(shù)據(jù)進行自動尋優(yōu)，最終得到8450條歷史最優(yōu)數(shù)據(jù)以及與之對應(yīng)的漿液循環(huán)泵運行組合方式，從而構(gòu)建了最優(yōu)目標(biāo)工況庫。該目標(biāo)工況庫在實際運行操作中不僅可以對漿液循環(huán)泵的實際運行數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，還可以為工作人員對漿液循環(huán)泵運行組合方式進行指導(dǎo)，從而實現(xiàn)節(jié)能降耗。(a)(b)(c)(d)圖STYLEREF1\s4-SEQ圖\*ARABIC\s17(a)、(b)、(c)、(d)分別為某一工況下歷史值與最優(yōu)值的比較總結(jié)與展望論文主要內(nèi)容與研究結(jié)論本文基于深度學(xué)習(xí)算法對660MW機組脫硫系統(tǒng)中的漿液循環(huán)泵進行了優(yōu)化研究，通過對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫的反應(yīng)機理和電廠實際運行數(shù)據(jù)的分析，提出了漿液循環(huán)泵的優(yōu)化建議。主要內(nèi)容與研究結(jié)論如下：漿液循環(huán)泵影響因素獲?。和ㄟ^對石灰石-石膏濕法煙氣脫硫反應(yīng)機理的定性分析和使用互信息與灰色關(guān)聯(lián)度對歷史數(shù)據(jù)的定量計算，最終得到機組負(fù)荷、液氣比、pH值、入口煙氣流量、入口煙氣SO2折算濃度、原煙氣進口壓力和煙氣出口壓力7個對漿液循環(huán)泵電耗產(chǎn)生主要影響的因素。漿液循環(huán)泵運行參數(shù)優(yōu)化：基于某電廠的實際運行數(shù)據(jù)，建立了GA-LSTM漿液循環(huán)泵運行參數(shù)預(yù)測優(yōu)化模型和漿液循環(huán)泵運行費用模型。在脫硫效率確定的前提下，以漿液循環(huán)泵運行費用最低為目標(biāo)，運用GA-LSTM模型預(yù)測漿液循環(huán)泵運行費用與pH值、液氣比與pH值的關(guān)系，分析得到當(dāng)脫硫效率處于97%～99%區(qū)間內(nèi)，pH值的最優(yōu)范圍是5.3~5.8；并且通過GA算法優(yōu)化得出，當(dāng)脫硫效率設(shè)定為99%時，pH值為5.53、液氣比為11.67的工況組合可使?jié){液循環(huán)泵費用降至527.01元/h的最低值。最優(yōu)目標(biāo)工況庫的構(gòu)建：提出基于聚類和客觀賦權(quán)法結(jié)合的目標(biāo)工況庫構(gòu)建方法。采用K-Means聚類方法，對歷史工況進行聚類分析，建立次優(yōu)工況庫；采用熵權(quán)法，對次優(yōu)工況庫中的歷史數(shù)據(jù)進行自動尋優(yōu)，最終得到8450個最佳工況。該目標(biāo)工況庫構(gòu)建方法獲得的最優(yōu)運行數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)全漿液循環(huán)泵運行組合和全工況覆蓋。論文后續(xù)研究展望本論文結(jié)合脫硫系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)對漿液循環(huán)泵的運行參數(shù)和運行方式展開研究并取得了一定的成果。受數(shù)據(jù)樣本規(guī)模及研究周期限制，當(dāng)前研究在深度與廣度上仍存在很多局限，部分方法和思路尚待進一步優(yōu)化完善。（1）本文構(gòu)建的漿液循環(huán)泵最優(yōu)目標(biāo)工況庫，主要依賴某電廠2023年12月的歷史運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)覆蓋周期較短且工況類型有限，導(dǎo)致工況庫對復(fù)雜運行場景的適應(yīng)性不足。后續(xù)研究可擴大數(shù)據(jù)采集范圍，納入不同季節(jié)、負(fù)荷波動、煤質(zhì)變化等多維度歷史數(shù)據(jù)，延長數(shù)據(jù)監(jiān)測周期，豐富工況樣本類型。（2）本文提出的GA-LSTM優(yōu)化模型與K-Means聚類方法在參數(shù)尋優(yōu)和工況劃分中存在一定局限性，例如模型對設(shè)備老化、傳感器誤差等實際干擾因素的魯棒性較弱，聚類結(jié)果對歷史數(shù)據(jù)分布依賴度較高。后續(xù)可引入遷移學(xué)習(xí)、自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整等技術(shù)，增強模型對非平穩(wěn)工況的適應(yīng)性。（3）當(dāng)前研究僅以運行費用最低為單一優(yōu)化目標(biāo)，未充分考慮設(shè)備全壽命周期成本、脫硫系統(tǒng)協(xié)同能效及環(huán)保政策動態(tài)變化的影響。后續(xù)可構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化體系，納入設(shè)備維護成本、能耗綜合效率、排放合規(guī)性等指標(biāo)，利用多目標(biāo)粒子群算法（MOPSO）等工具進行帕累托最優(yōu)解搜索。同時，結(jié)合碳排放交易機制、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)升級等外部約束條件，建立動態(tài)優(yōu)化模型，使優(yōu)化方案更貼合電廠實際運營的綜合需求。參考文獻王鵬超,盧冰,劉超,等.煤炭行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展格局趨勢預(yù)測[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息化,2025,15(01):35-36+39.DOI:10.16525/ki.14-1362/n.2025.01.011.陸詩原.大型燃煤機組脫硫系統(tǒng)節(jié)能分析及綜合性能評價方法研究[D].華北電力大學(xué)（北京）,2011.ORELLANOP，REYNOSOJ，QUARANTAN.Short-termexposuretosulphurdioxide（SO2）andall—causeandrespiratorymortality:Asystematicreviewandmeta-analysis［J］.EnvironmentInternational，2021(150)趙翔,涂薇.酸雨的危害及其防治對策的探討[J].資源節(jié)約與環(huán)保,2014,(03):69.DOI:10.16317/ki.12-1377/x.2014.03.053.大氣污染防治行動計劃[J].中國環(huán)保產(chǎn)業(yè),2013,(