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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法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：CN115524976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211328977.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法是由唐振浩;李悦;王世奎设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法，首先获取表征机组燃烧状态及SCR系统内的过程参数数据，基于MIC计算各过程参数与SCR出口NOx排放量之间的延迟时间，基于ELM建立SCR出口NOx排放量的初始预测模型，得到当前时刻SCR出口NOx排放量的初始预测值，并基于ELM建立动态误差修正模型，得到当前时刻SCR出口NOx排放量的误差修正值，叠加两个模型的预测结果，进而建立SCR出口NOx排放量的动态预测模型，考虑SCR出口NOx排放量满足国家排放标准和降低SCR系统喷氨成本等目标，基于NSGA‑II设计喷氨量智能调节方法，进而完成喷氨量的优化调整，该方法能在降低电厂脱硝系统喷氨成本的同时减少SCR系统出口NOx排放浓度，对指导电厂运行具有重要意义。

本发明授权考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑锅炉燃烧状态的SCR系统喷氨量调节方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集表征机组燃烧状态及SCR系统运行状态的过程参数数据集D； 步骤2：采用最值归一化方法对建模数据集D进行归一化操作，得到归一化后的建模数据集ND； 步骤3：采用最大信息系数计算各个过程参数与SCR出口NOx排放量之间的延迟时间，并根据计算的延迟时间，进行建模数据集重构； 步骤4：采用极限梯度提升算法筛选重构后的特征变量，作为建模数据； 步骤5：建立基于极限学习机的SCR系统出口NOx排放浓度的预测模型Mh，得到SCR出口NOx排放量的最终预测值yht； 步骤6：选择喷氨量Q作为可控变量，建立可控变量的多目标优化函数，利用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II进行多目标优化函数的求解，得到满足优化目标的最优解集； 所述多目标优化函数表示为： minfNOxs＝Mhs-ENOx minfpriceQ＝Q s＝[Q,s1,s2,…,ssm-1] s.t.Mhs＜50 式中，fNOxs、fpriceQ分别是构建的两个优化目标函数，分别指代最小化SCR混合预测模型Mh输出的NOx预测值与期望值的误差、最小化SCR系统内的喷氨消耗量，s是混合预测模型Mh的输入样本，sm是输入样本的维数，Q是喷氨量，s1,s2,…,ssm-1为输入样本中除喷氨量外的不可调节的过程变量，ENOx为SCR系统出口NOx排放量的期望值，Mhs为由混合预测模型Mh得到的SCR出口NOx排放量的实际值。

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