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作者：张婉;钱玉良;金鑫;彭道刚;
单位：上海电力大学自动化工程学院;国能龙源环保有限公司;
摘要：燃煤火电机组脱硫系统存在无法适应实时变化的工况需求而增加设备投入或过量投入物料的情况。为了保证系统安全稳定运行，针对这一问题，提出一种基于GWO-XGBoost(灰狼优化-极端梯度提升树)和MOPSO(多目标粒子群)算法的脱硫系统运行优化方法。利用GWO对XGBoost算法的超参数进行优化，进一步提升XGBoost模型的预测性能，建立基于GWO-XGBoost算法的脱硫效率预测模型。以脱硫成本最低和脱硫效率最高为优化目标，采用MOPSO算法建立优化模型并得到最佳运行参数，为循环浆液泵和氧化风机的运行提供指导。以某典型工况为例，在保证出口SO_2排放浓度达标的情况下，使用优化的运行策略，运行成本可降低385.23元/h。结果表明：该脱硫效率预测模型预测效果较佳，该优化模型能够对燃煤电厂脱硫过程提供科学的运行指导，节省脱硫过程中的物耗和关键设备的能耗，提高脱硫系统运行操作方案的可靠性和经济性。
关键词：湿法脱硫系统;;运行优化;;氧化风机;;循环浆液泵;;GWO-XGBoost算法;;MOPSO算法
基金资助：上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(22511103800)
