基于深度学习算法的660MW机组脱硫优化系统设计

绪论选题背景及意义煤炭行业作为中国的传统能源产业，长期以来在我国能源体系结构中占据着主要地位。虽然近年来新能源工业的发展很快，但由于煤炭具有成熟可靠、价格低廉等优势，所以煤炭依然是国家的主导性燃料和基础性燃料，其作用地位依然稳固REF_Ref15820\r\h[1]，这一现状与我国"富煤、贫油、少气"的资源禀赋密切相关。中华人民共和国自然资源部发布《中国矿产资源报告2024》对我国煤炭等一次能源消耗量进行了统计：能源消费总量为57.2亿吨标准煤，增长5.7%，其中煤炭消费占一次能源消费总量的比重为55.3%，石油占比18.3%，天然气占比8.5%，水电、核电、风电、太阳能发电等非化石能源占比17.9%，（如REF_Ref7742\h图STYLEREF1\s1-1所示）。值得注意的是，专家预测到2050年煤炭在一次能源中占比仍将保持在50%以上REF_Ref15849\r\h[2]。在电力领域，我国火电厂主要以燃煤发电为主，电力行业成为我国煤炭消耗的主要用户。根据国家能源局发布的《2024年全国电力工业统计数据》，截至2024年底，全国累计发电装机容量约33.5亿千瓦，其中煤电装机11.9亿千瓦，同比增长2.6%，煤电发电量占比达54.8%。可见在电源结构方面，，燃煤机组主导的格局短期内难以改变。图STYLEREF1\s1-SEQ图\*ARABIC\s11一次能源消耗占比然而，燃煤机组在保障电力供应的同时，也带来了严峻的环境问题。煤炭在燃烧过程中释放出的二氧化硫是大气污染的主要来源之一。二氧化硫不仅会对人的健康产生巨大的威胁，还会对生态环境造成很大的危害。接触含硫空气时，人体黏膜吸收二氧化硫后生成的硫酸和亚硫酸会对眼睛和呼吸道产生强烈刺激，长期暴露还会通过破坏人体中酶的活性损害肝、心脏等器官功能，已有研究表明，大气二氧化硫浓度升高与呼吸系统疾病死亡率呈正相关REF_Ref15911\r\h[3]。二氧化硫还是形成酸雨的主要原因。酸雨中的酸性物质会导致土壤养分流失农作物减产及水体酸化REF_Ref15934\r\h[4]。为应对大气污染问题，我国《大气污染防治行动计划》明确提出：重点行业需完成脱硫、脱硝、除尘改造，所有燃煤电厂必须配备脱硫设施，20蒸吨/小时及以上的燃煤锅炉需实施脱硫REF_Ref15970\r\h[5]。在政策推动下，我国火力发电企业纷纷对现有机组进行改造，加装烟气脱硫设备，截至2023年底，全国95%以上煤电机组已实现二氧化硫排超低排放REF_Ref15986\r\h[6]。技术应用方面，烟气脱硫（FGD）因效率优势成为主流工艺，其中石灰石-石膏湿法脱硫技术占据绝对主导地位。数据显示，该技术在国内火电企业脱硫工艺中占比超91%，全球市场占有率亦达75%以上REF_Ref16016\n\h[7]。尽管该技术成熟可靠，但其高能耗问题日益凸显。系统核心设备浆液循环泵的能耗尤为突出，约占脱硫系统总电耗的65%-75%REF_Ref16045\n\h[8]。当前运行模式中，为保证出口二氧化硫浓度达标，操作人员普遍采用“过量供给”策略——通过增开浆液循环泵提供超量石灰石浆液，每增开一台浆液循环泵可导致系统电耗呈阶梯式跃升15%REF_Ref16065\n\h[9]。因此，对浆液循环泵进行优化是火电行业节能降耗的有效途径之一。国内外研究现状浆液循环泵作为湿法脱硫系统的核心设备，其运行优化对降低能耗、提升脱硫效率具有重要作用。近年来，国内外学者围绕浆液循环泵的节能降耗与系统协同优化展开了广泛研究，但在研究重点和技术路径上呈现出差异化特征。国外研究现状在国外研究方面，浆液循环泵运行优化的理论基础与模型构建较早得到关注。Carletti等通过实验与数学建模揭示了超声波对石灰石溶解的强化机理，为优化浆液物性参数提供了理论支撑REF_Ref8124\r\h[10]。Brogren开发的湿法脱硫系统模型首次系统描述了浆液循环量与SO₂去除率的关系REF_Ref8252\r\h[11]，而Kallinikos等通过CFD仿真揭示了塔内流场分布规律，证明优化浆液喷淋覆盖率可降低泵组能耗15%以上REF_Ref8281\r\h[12]。随着智能算法的发展，Uddin等将人工神经网络应用于石灰石强制氧化系统，实现了浆液pH值与循环泵频率的协同优化REF_Ref8304\r\h[13]。值得关注的是，国外研究呈现出多学科交叉融合趋势，如Rafidi等将气液两相流理论与机器学习结合，开发了基于雾滴捕集效率的泵组运行优化模型REF_Ref8330\r\h[14]，McHabe团队建立的集成模型则耦合了化学反应动力学与流体力学，可精准预测不同循环泵组合下的脱硫效率REF_Ref8356\r\h[15]。这些研究形成了从基础机理到工程应用的技术链条，Warych等通过参数敏感性分析发现，在保证95%脱硫效率前提下，优化浆液循环量可使系统能耗降低12%-18%REF_Ref8386\r\h[16]，该结论被Ortiz的工业试验验证，其提出的"临界循环量"概念为泵组优化提供了重要阈值标准REF_Ref8412\r\h[17]。国内研究现状国内的研究则呈现出鲜明的工程导向特征，研究重点集中在数据驱动与智能算法应用领域。在国家"双碳"战略推动下，脱硫系统节能改造已成为行业技术升级的重点方向。彭艳平等通过某600MW机组改造案例证实，采用变频调速技术可使浆液循环泵节电率达23.7%REF_Ref8435\r\h[18]。在智能优化算法方面，徐侠团队开发的分布式证据学习模型实现了浆液品质在线监测，为泵组动态调节提供了实时数据支撑REF_Ref8467\r\h[19]；闫庚基于模糊C均值聚类算法构建的优化模型，可使泵组运行能耗降低18.6%REF_Ref8493\r\h[20]。系统级优化研究取得显著进展，晏儒先等提出的组合运行优化方法通过多目标寻优，在保证排放达标前提下使泵组总功耗下降21.4%REF_Ref8526\r\h[21]，尚志强团队建立的模型预测控制策略则实现了浆液循环泵与氧化风机的协同优化REF_Ref8549\r\h[22]。随着互联网科技的发展，数据驱动技术已成为研究主流，马永涛利用电厂历史运行数据构建的多目标优化模型，可使脱硫系统综合能耗降低14.3%REF_Ref8575\r\h[23]，该成果与其博士研究中提出的深度特征提取方法形成技术闭环REF_Ref8598\r\h[24]。在工程实践层面，刘黎伟通过聚类分析确定了不同负荷下的最优泵组组合REF_Ref8627\r\h[25]，郝润龙等建立的湿法脱硫系统模型为运行参数优化提供了理论框架REF_Ref8653\r\h[26]。随着《中国矿产资源报告（2024）》发布，石灰石资源的高效利用推动研究向精细化方向发展，王守春等提出的浆液密度闭环控制策略可使石灰石消耗量减少9.8%REF_Ref8676\r\h[27]。研究现状总结总体来看，国外研究侧重于基础理论突破与跨学科模型创新，而国内更注重数据驱动技术的工程化应用与系统级优化，这种差异既反映了两者在技术发展阶段上的不同，也体现了国内"双碳"目标下的迫切需求。未来研究需在智能算法可解释性、多尺度模型融合等方面加强突破，如袁琳皓提出的深度强化学习框架REF_Ref8706\r\h[28]与孔若琪开发的机器学习预测模型REF_Ref8735\r\h[29]，为构建自主决策的智能优化系统提供了新思路。随着《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》的深入推进REF_Ref8758\r\h[30]，浆液循环泵运行优化将更加强调与可再生能源消纳的协同，推动脱硫系统向智慧化、低碳化方向加速转型。本文研究内容及章节安排本文以某电厂660MW机组实际运行数据为基础，使用定性分析和定量分析相结合的方法得到影响浆液循环泵电耗的主要因素后，对浆液循环泵的主要运行参数进行寻优，以及建立浆液循环泵目标工况库，为实际运行进行指导。各章节的主要内容如下：第一章介绍了选题背景及意义，总结了当前国内外的研究现状，提出本文研究的主要内容。第二章采用定性分析与定量分析相结合的方法分析影响浆液循环泵能耗的主要因素。首先对反应机理进行定性分析，使用互信息和灰色关联度对初步得到的影响因素进行定量计算，确定影响浆液循环泵运行能耗的主要影响因素。第三章建立GA-LSTM的浆液循环泵运行参数寻优模型，并构建浆液循环泵电耗的运行费用模型。在保证脱硫效率的前提下，以最低运行费用为目标，对主要运行参数进行优化分析。第四章采用K-Means聚类与熵权法相结合的方法研究最优目标工况库的自动构建方法。根据机组负荷和入口烟气SO2折算浓度，使用K-Means聚类将历史运行数据划分为多个工况；提出基于熵权法的评价指标，对各个工况中的历史数据进行自动寻优，从而构建最优目标工况库。第五章对本论文所做工作进行总结与展望。石灰石-石膏湿法烟气脱硫的化学反应原理WFGD主要的化学反应在吸收塔内进行，主要包括SO2吸收反应，石灰石溶解反应、氧化反应以及石膏结晶反应，化学反应过程如下：SO2的吸收当含SO₂的烟气进入吸收塔后，通过喷淋层与循环浆液逆流接触。在气液界面处，SO₂遵循亨利定律溶解于液相：(2-1)(2-2)(2-3)生成的亚硫酸进一步解离为：(2-4)该过程使浆液pH值降低至酸性环境，为后续反应提供质子来源。pH值对SO2吸收的影响在WFGD中，pH值通过亚硫酸平衡与双膜理论共同调控SO2的吸收效率。根据REF_Ref23426\h图STYLEREF1\s2-1亚硫酸平衡曲线可知，pH值决定了液相中SO2的溶解形态：低pH（<4）时以溶解态H2SO3为主，中和反应受限于H⁺浓度过高；随着pH升高（5～6），H2SO3逐步离解为HSO3⁻和SO32⁻，这些离子与碱性物质（如Ca²⁺）反应生成硫酸盐的驱动力增强，显著提高脱硫效率。结合双膜理论，pH升高会强化液膜中的化学反应速率，降低液膜传质阻力，促进SO2从气膜向液膜扩散并快速被中和；但pH过高（>6.5）时，CaCO3溶解度下降，浆液过饱和易形成CaSO3/CaCO3结垢，阻碍传质并堵塞设备。因此，控制pH在5～6的优化区间，既能通过离解平衡最大化活性硫物种（HSO3⁻/SO3²⁻）浓度，又能通过降低液膜阻力提升传质效率，实现高效脱硫与系统稳定运行的平衡。图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s11亚硫酸平衡曲线液气比对SO2吸收的影响在石灰石-石膏湿法烟气脱硫中，液气比（L/G）通过影响传质效率、吸收剂利用及能耗，成为决定SO2脱除效果的关键参数。根据双膜理论，增大L/G可提高气液接触面积并降低液膜厚度，强化SO2从气相到液相的传质过程，同时促进吸收剂CaCO3的溶解与中和反应，形成“反应增强传质”效应，显著提升脱硫效率。钙硫比对SO2吸收的影响钙硫比（Ca/S）是指在石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺中，单位时间内投入的石灰石（CaCO3）摩尔量与烟气中二氧化硫（SO2）摩尔量的比值。它是衡量吸收剂用量与脱硫效率关系的核心参数：当Ca/S增大时，过量的Ca²⁺可与更多SO2反应生成亚硫酸盐/硫酸盐，提升脱硫效率，但超过临界值（通常1.05～1.15）后效率增速放缓；若Ca/S过高，未反应的CaCO3会残留于浆液中，降低吸收剂利用率并可能导致石膏品质下降，同时增加结垢风险；而Ca/S过低则会导致SO2吸收不充分，引发设备腐蚀。实际运行中，Ca/S通常控制在1.02～1.10之间。石灰石溶解反应作为碱性吸收剂的CaCO3颗粒在浆液中发生溶解，一方面消耗溶液中的H+，一方面提供生成石膏所需的Ca2+，化学反应如下：(2-5)(2-6)(2-7)(2-8)在湿法烟气脱硫系统中，CaCO3溶解与Ca2+生成速率及CaSO4·2H2O结晶过程对pH值高度敏感，直接决定脱硫效率与系统连续性。SO2吸收反应在喷淋区瞬间完成，而维持浆液碱度的CaCO3溶解和副产物石膏结晶则需长时间持续。由REF_Ref7220\h图STYLEREF1\s2-2REF_Ref12799\n\h[39]可知，pH升高显著抑制CaCO3溶解：pH从4.5升至5.0时，石灰石溶解所需时间由30min延长至240min小时；pH达5.5时，240min内溶解率仅58%，且随pH升高呈指数级下降。高pH环境下（如>5.5），CaCO3表面液膜扩散阻力剧增，Ca2+生成速率骤降，导致浆液碱度补给不足，脱硫效率恶化。同时，CaSO4结晶速率受pH调控，需维持动态平衡以避免结垢或反应中断。因此，优化pH控制是协调溶解动力学与反应需求的关键，既能保障Ca2+持续释放以中和SO2，又可避免溶解迟滞引发的脱硫效率崩溃。氧化反应在pH值为4.5-5.5的条件下，HCO3-、SO32-被氧化，化学反应如下：(2-9)(2-10)氧化反应速率主要受以下参数影响：pH值的影响图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s12HCO3-氧化速度与pH的关系pH值显著影响亚硫酸盐的氧化过程，由REF_Ref29730\h图STYLEREF1\s2-3可以发现，当pH值处于4.7～5.3区间内，HCO3-的氧化速度最快，pH超过5.3时，氧化速度急剧下降。图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s13不同pH值下，石灰石的酸性溶解特性液气比的影响适当提高液气比可增强浆液与烟气的接触效率，促进SO2吸收及亚硫酸盐（HSO3⁻/SO3²⁻）溶解，并通过湍流改善氧化空气分布，加速亚硫酸盐向硫酸钙（CaSO4·2H2O）的转化。浆液密度的影响浆液密度过高会增大黏度，抑制氧气传质效率，阻碍亚硫酸盐（HSO3⁻/SO3²⁻）与溶解氧的接触，导致氧化速率下降及中间产物（如CaSO3·1/2H2O）堆积，增加结垢风险；而密度过低则会减少浆液中的石灰石溶解量及反应活性颗粒浓度，削弱SO2吸收能力，间接降低亚硫酸盐生成量，影响氧化反应持续性。石膏结晶反应硫酸盐结晶是SO2吸收的最后阶段。硫酸钙与水结合形成二水硫酸钙（，即石膏），以固体形式析出，主要化学反应如下：(2-11)其中还会伴有副反应：(2-12)由以上分析，得到石灰石-石膏湿法烟气脱硫的总反应式：(2-13)结晶主要受以下运行参数影响：pH值的影响在较低pH范围（如4.0～5.0），虽然有利于石灰石（CaCO3）溶解并释放Ca2+以吸收SO2，但会抑制亚硫酸盐的氧化效率，导致中间产物（如CaSO3·1/2H2O）积累，增加结垢风险并阻碍CaSO4·2H2O生成；而较高pH（如5.5～6.0）可加速亚硫酸盐氧化为硫酸根（SO42-），提升石膏结晶驱动力，但过高的pH会降低石灰石溶解速率，减少有效Ca2+浓度，同时促进CO32-与Ca2+结合生成CaCO3垢，干扰石膏纯度。此外，pH通过调控浆液过饱和度直接影响石膏晶体形貌——中性偏酸条件通常有利于形成粗大、规则的石膏晶体，改善脱水性能，而pH偏离此范围易生成细晶或杂质包裹体。液气比的影响适当提高液气比可增强浆液与烟气的混合程度，促进SO2的高效吸收及亚硫酸盐的氧化，加快CaSO4·2H2O的形成与生长。然而，液气比过高会导致晶体沉降，不利于CaSO4·2H2O的结晶；液气比过低则易造成氧化不充分，亚硫酸盐（HSO3⁻/SO3²⁻）积累引发结垢（如CaSO3·1/2H2O），同时降低过饱和度，延缓结晶速率。浆液密度的影响浆液密度过低会减少浆液中的石灰石溶解量和反应活性颗粒浓度，削弱SO₂吸收能力，导致硫酸根（SO₄²⁻）生成不足，使结晶速度降低，延缓石膏生成速率。数据集的建立数据来源本课题历史运行数据来源于某电厂2号机组2023年12月份运行数据，从电厂DCS和PI系统进行获取，原始数据包括采样时间间隔、机组负荷、入口SO2折算浓度、脱硫塔入口烟气流量等40个因素。该电厂部分因素原始数据属性及浆液循环泵技术规范表如表2-1、表2-2所示。表2-1某电厂脱硫系统部分因素原始数据属性序号名称单位序号名称单位1采样时间间隔min13出口烟气氧量mg/m32机组负荷MW14出口烟气温度℃3入口SO2折算浓度mg/m315吸收塔石灰浆液流量m3/h4入口烟尘浓度mg/m316总排NOx折算浓度mg/m35入口烟气流量Nm3/h17脱硫效率%6入口烟气温度℃18液气比L/G7入口烟气O2含量mg/m319出口烟气SO2含量mg/m38烟气出口压力kPa20浆液循环泵电流AA9原烟气进口压力kPa21浆液循环泵电流BA10浆液密度kg/m322浆液循环泵电流CA11吸收塔浆液pH值-23浆液循环泵电流DA12出口烟气流速m/s24浆液循环泵电流EA表2-2浆液循环泵参数名称数量电机功率(kw)流量（m3/h）扬程(MPa)额定电流(A)额定电压(kv)浆液循环泵A190081630.2381126浆液循环泵B190081630.2381126浆液循环泵C180081630.2171016浆液循环泵D11250108500.269157.16浆液循环泵E11250108500.269157.16数据预处理来源于DCS系统的原始数据普遍存在数据缺失或异常值现象，其中还包含部分不符合正常工况的数据样本。非正常数据表现为以下三种类型：（1）烟气温度监测值低于30℃的异常记录；（2）出口SO2浓度监测值突破35mg/m³阈值的超标数据；（3）历史数据库中部分参数出现数值为负的不合理情况。针对这些异常数据，需要进行必要的数据预处理，对历史数据中的缺失值使用前三点均值进行补充，数据中异常值使用附近5点均值代替该异常值。其次删除脱硫过程中的非正常运行数据，即删除出口二氧化硫浓度超标(>35mg/m3)的数据。经过上述预处理步骤后，最终筛选出有效数据样本共计82566组。浆液循环泵电耗主要影响因素分析由于浆液循环泵运行受多个因素影响，为了保证研究的科学性和严谨性，从定性和定量分析两个方面入手，综合分析得到影响浆液循环泵电耗的关键因素。首先，分析石灰石-石膏烟气湿法脱硫的反应机理，从化学反应原理定性得到主要因素；之后，利用互信息法和灰色关联度分析定性得到的关键因素与浆液循环泵电流的相关性，最后得到本文所研究的主要因素。定性分析根据上述对石灰石-石膏湿法烟气脱硫的化学反应原理介绍，从反应机理来看，浆液循环泵的电耗水平本质上反映了脱硫过程中石灰石浆液的实际用量。由于吸收塔内涉及气液固多相复杂反应，石灰石浆液用量会受到多种因素的综合影响。因此需基于反应原理，系统分析脱硫过程中对浆液用量起关键作用的外部影响因素。经分析得到，以下因素直接影响石灰石浆液的实际使用量：机组负荷：机组负荷的变化直接关联锅炉排烟量及污染物浓度。当负荷升高时，烟气流量与SO2生成量同步增加，为满足脱硫效率要求，需提升石灰石浆液循环量以强化气液传质，从而导致浆液泵电耗上升。入口SO2折算浓度：作为脱硫反应的核心反应物浓度指标，入口SO2浓度升高会加剧石灰石消耗速率。pH值：吸收塔浆液pH值直接影响SO2的溶解速率与传质效率。当pH值升高时，液相中OH-浓度增加，促进SO2的水合反应，理论上可减少浆液用量；但过高pH值易引发CaCO3过饱和析出，导致设备结垢。反之，pH值过低会降低Ca2+溶解度，削弱中和能力，迫使系统增大浆液循环量以补偿效率损失。经第三章对pH值和浆液循环泵电耗的分析可得，在此电厂运行中，浆液pH的最优范围是5.3~5.8。浆液密度：浆液密度反映了CaSO4·2H2O等固体颗粒的浓度。密度升高时，浆液黏度增大，导致循环泵扬程需求增加，电耗上升；同时，过高密度可能引发浆液雾化效果恶化，降低气液接触面积，迫使系统通过增加流量来维持效率。此外，密度过低意味着有效CaCO3浓度不足，需补充新鲜浆液以保证反应活性。液气比：液气比定义为单位烟气量对应的浆液循环量，是衡量脱硫系统传质效率的核心参数。提高液气比可增加气液接触时间与反应界面，显著提升SO2脱除效率，但会直接导致浆液循环泵功耗呈线性增长。原烟气进口压力和烟气出口压力：进出口压力差反映了烟道及吸收塔的阻力特性。当进口压力升高或出口压力降低时，若风机未及时调整，可能导致烟气流量波动，间接影响浆液需求。此外，压力变化会改变气体在塔内的停留时间，低压环境可能削弱气液混合效果，需通过微调浆液流量补偿传质效率变化。入口烟气流量：与机组负荷呈正相关，直接决定脱硫系统的处理规模。流量增大时，单位时间内需处理的SO2总量增加，为维持目标脱除率，必须按比例提升浆液循环量。该参数是浆液泵变频调节的主要依据之一，其动态变化通过DCS控制系统实时触发浆液流量的自动匹配。入口烟气O2含量：O2含量影响亚硫酸钙的氧化反应。充足的氧气可促进亚硫酸盐完全氧化，避免未氧化产物在浆液中积累，从而维持CaCO3的有效利用率。若O2含量过低，氧化反应不充分会导致浆液中CaCO3浓度升高，抑制CaCO3溶解，迫使系统增加新鲜浆液补充量以维持反应活性。出口烟气SO2含量：作为脱硫效率的直接反馈指标，出口SO2浓度受闭环控制系统严格监控。当实际值高于设定值时，控制系统会自动增大浆液循环量或提升补充浆量，以增强吸收能力；反之则减少浆液供给。该参数通过PID调节机制形成动态负反馈，是浆液用量最直接的调控信号。经过对石灰石-石膏湿法烟气脱硫的机理分析，选定机组负荷、入口烟气SO2折算浓度、出口烟气SO2含量、pH值、入口烟气流量、入口烟气O2含量、原烟气进口压力和烟气出口压力、液气比、浆液密度作为可能对浆液循环泵电耗产生影响的关键因素。定量分析为了使研究结论更准确，避免单纯使用定性分析造成的局限性，本文在开展定性分析的同时，也对历史运行数据做了定量分析。利用互信息和灰色关联分析两种相关性分析方法综合分析，准确得到影响浆液循环泵电耗的主要因素。互信息互信息（MutualInformation，MI）是信息论中一种用来衡量两个随机变量之间关联程度的量REF_Ref21907\w\h[40]。它用来描述一个随机变量中的信息量能否用另一个随机变量的信息量来解释。互信息越大，表示两个随机变量之间的关联程度越高。给定两个随机变量和，它们的互信息定义为它们联合分布和各自边缘分布之间的关系，计算公式为：(4-1)其中，是且的联合概率分布；是各自的边缘概率分布；和分别是随机变量和的取值空间。通过互信息得到关键影响因素与浆液循环泵电流的互信息量如REF_Ref28332\h图STYLEREF1\s2-4所示。图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s14浆液循环泵电流关键影响因素与浆液循环泵电流互信息量灰色关联分析灰色关联分析(GreyRelationalAnalysis,GRA)是由我国邓聚龙教授提出的，它基于灰色关联度，通过对数据序列几何关系和曲线几何形状的相似程度进行比较，来分析系统各因素之间的关联程度。灰色关联分析具体操作步骤如下：步骤1:确定特征数列和母数列。比较序列为(4-2)母序列(即评价标准)为(4-3)步骤2:对指标数据进行无量纲化处理。为了真实地反映实际情况，排除由于各个指标单位的不同及其数值数量级间的悬殊差别带来的影响，避免不合理现象的发生，需要对指标进行无量纲化处理，即归一化处理。​(4-4)步骤3:计算关联系数。由下式分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数：(4-5)式(4-5)中，为分辨系数，在内取值，分辨系数越小，关联系数间差异越大，区分能力越强，本文取0.5。

步骤4:计算关联度。分别计算其各个指标与参考序列对应元素的关联系数的加权平均值，以反映各操纵装置对象与参考序列间的关联关系，并称其为关联度，记为(4-6)步骤5:分析计算结果。根据灰色加权关联度的大小，建立各评价对象的关联序。关联度越大，表明评价对象对评价标准的重要程度越大。通过灰色关联分析得到关键影响因素与浆液循环泵电流的关联度如REF_Ref29266\h图STYLEREF1\s2-5所示。图STYLEREF1\s2-SEQ图\*ARABIC\s15浆液循环泵电流关键影响因素与浆液循环泵电流灰色关联度互信息分析结果如REF_Ref28332\h图STYLEREF1\s2-4所示。互信息量分层明显，相关性最高的是液气比，互信息量为0.8523，相关性最低的是出口烟气SO2含量，互信息量仅为0.3026。机组负荷、液气比、原烟气进口压力、pH值、入口烟气流量、入口烟气SO2折算浓度、出口烟气压力的互信息量均大于0.5，说明以上影响因素与浆液循环泵电流的相关性均较高。灰色关联度分析结果如REF_Ref29266\h图STYLEREF1\s2-5所示。各关键影响因素与浆液循环泵电流的关联度均高于0.99，最高可达0.999，为浆液密度和pH值，最低也达到了0.992，为原烟气进口压力和烟气出口压力。各个影响因素间的灰色关联度相关性差别并不明显。章节REF_Ref29407\n\h2.6.1中通过对石灰石-石膏湿法烟气脱硫机理反应的定性分析，选定机组负荷、入口SO2折算浓度、出口烟气SO2含量、pH值、入口烟气流量、入口烟气O2含量、原烟气进口压力和烟气出口压力、液气比、浆液密度作为可能对浆液循环泵电耗产生影响的关键因素。结合本节对各关键影响因素与浆液循环泵电流相关性的定量分析，综合考虑两种分析方法得到的结果，最终将机组负荷、液气比、pH值、入口烟气流量、入口SO2折算浓度、原烟气进口压力和烟气出口压力7个影响因素作为对浆液循环泵电耗产生影响的主要因素。本章小结通过对石灰石-石膏湿法烟气脱硫的反应机理进行定性分析，初步得到影响浆液循环泵运行的关键因素，使用互信息和灰色关联度两种方法进行定量计算，使用定性分析和定量分析相结合的方法，最终得到机组负荷、液气比、pH值、入口烟气流量、入口烟气SO2折算浓度、原烟气进口压力和烟气出口压力7个对浆液循环泵电耗产生主要影响的因素。基于GA-LSTM的运行参数寻优模型关键技术和算法深度学习概念深度学习作为机器学习的重要分支，其核心在于通过构建包含多层非线性变换的深度神经网络实现对数据的分层特征提取与抽象表示REF_Ref10310\w\h[34]。区别于传统浅层模型依赖人工设计特征的模式，深度学习借助端到端训练机制，使模型能够从原始数据中自动学习不同层次的特征——底层捕捉边缘、纹理等基础信息，高层整合语义、结构等抽象表征，从而有效处理高维数据中的复杂非线性关系。深度网络的“深度”体现为显著增加的网络层数，从早期多层感知器的2-3个隐含层发展到现代ResNet的百层规模，这种层级结构模仿生物神经系统的信息处理机制，通过逐层映射实现特征的渐进式抽象。每层神经元通过ReLU、Sigmoid等非线性激活函数引入非线性变换，避免多层线性网络退化为单层映射，确保模型能够逼近任意复杂函数。数据驱动的特征学习是深度学习的另一核心优势，其摆脱了传统方法对人工特征工程的依赖，通过反向传播算法逐层优化参数，自动发现对任务最有效的特征表示，例如语音识别中可从原始音频直接学习声学特征到语义标签的映射REF_Ref10924\w\h[35]。深度学习的发展历程伴随技术瓶颈的突破与模型创新。20世纪80年代的多层感知器首次构建深度结构，但反向传播算法在训练中面临梯度消失与非凸优化难题，导致深层网络难以有效训练。2006年Hinton团队提出的深度信念网络通过逐层贪心预训练策略，首次实现深度网络的有效初始化，标志着深度学习的正式诞生REF_Ref11978\w\h[36]。此后，针对不同数据类型的模型相继涌现：LeCun的卷积神经网络通过局部连接与权值共享处理图像空间相关性，Hochreiter与Schmidhuber的长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制解决传统循环神经网络的长期依赖问题，生成对抗网络（GAN）则在无监督学习领域实现数据生成与特征表示的联合优化。与浅层学习（如SVM、逻辑回归）相比，深度学习在网络结构、特征获取方式、非线性建模能力及数据依赖性上具有本质差异。其多层隐含层结构（通常≥3层）支持特征的分层提取，无需人工设计特征即可从海量数据中自动学习，而浅层模型依赖单隐含层或简单结构，特征工程质量直接影响性能。鉴于深度学习在复杂系统建模中的优势，本文基于深度学习理论构建浆液循环泵运行参数与组合策略的寻优模型，以实现脱硫系统的优化控制。当前主流神经网络模型中，卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM）在不同领域发挥关键作用。CNN源于Hubel和Wiesel对生物视觉皮层的研究，通过局部连接、权值共享等设计提升了特征提取效率，对图像数据的几何变换具有强鲁棒性，在计算机视觉任务中表现突出REF_Ref16805\w\h[37]；而RNN作为处理序列数据的核心模型，通过隐藏层的反馈连接捕捉时序依赖关系，但其传统结构存在长期依赖问题。为克服这一局限，Hochreiter与Schmidhuber提出的长短期记忆网络（LSTM）通过引入遗忘门、输入门、输出门的门控机制，有效缓解了梯度消失，成为时序数据建模的重要工具。因为浆液运行参数和浆液循环泵组合策略具有时序特性，所以本文选择LSTM作为核心模型，其具体介绍见REF_Ref5959\n\h3.1.2节。长短期记忆网络长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork,LSTM）REF_Ref24888\w\h[33]由Hochreiter与Schmidhuber于1997年提出，作为循环神经网络（RNN）的改进变体，其核心设计旨在解决传统神经网络在处理长序列时面临的梯度消失与长期依赖问题。该模型通过引入门控机制（gatemechanism）与记忆单元（memorycell），实现了对历史信息的选择性存储与更新，在自然语言处理、时间序列分析等领域展现出显著优势。其网络结构如REF_Ref25753\h图STYLEREF1\s3-1所示。图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s11LSTM网络结构图LSTM的结构包含遗忘门（forgetgate）、输入门（inputgate）、输出门（outputgate）三大门控单元及一个记忆单元（cellstate）。三门机制通过Sigmoid和tanh激活函数的非线性变换，实现对时序信息的“选择性记忆”：遗忘门清除噪声，输入门注入新特征，输出门控制信息暴露。这种动态调节使LSTM能够高效处理长期依赖问题，成为语音识别、自然语言处理等序列建模任务的核心组件。遗忘门：遗忘门是LSTM中负责筛选历史信息的核心控制单元，通过Sigmoid激活函数输出介于0到1之间的权重向量，动态决定从上一时刻单元状态中保留或丢弃的信息。其核心功能是清除长期序列中无关的历史信息，保留对当前任务关键的长期依赖。通过这种选择性遗忘，遗忘门避免了单元状态无限累积冗余信息，有效缓解了传统循环神经网络（RNN）因梯度衰减导致的长期依赖建模难题。遗忘门结构如REF_Ref10871\h图STYLEREF1\s3-2所示：图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s12遗忘门结构(3-1)式(3-1)中：为遗忘因子；为Sigmoid激活函数；和分别为遗忘门的权重矩阵偏置项；为上一时刻隐藏层的输出；为当前时刻的输入。输入门：负责筛选并生成待更新的新信息。输入门由两部分组成，一部分是通过Sigmoid函数确定记忆因子，另一部分是通过tanh函数生成候选状态。其核心任务是从当前输入中提取关键特征：首先通过“更新门”生成0到1之间的记忆因子，决定新信息的保留比例；同时通过“候选状态”生成潜在的新记忆内容。最终，输入门将筛选后的新信息与遗忘门处理后的旧单元状态结合，完成单元状态的更新，实现历史信息与当前输入的动态融合。输入门结构如REF_Ref14731\h图STYLEREF1\s3-3所示：图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s13输入门结构图(3-2)(3-3)(3-4)式(3-2)中，为记忆因子；和分别为输入门的权重矩阵偏置项。式(3-3)中，为tanh函数生成的新信息向量；tanh为激活函数；和分别为记忆单元状态的权重矩阵偏置项。式(3-4)中,为当前时刻的记忆单元状态；为上时刻的记忆单元状态；表示矩阵的点乘计算。输出门：负责控制当前记忆单元状态输出量。输出门首先生成0到1之间的权重向量，决定单元状态中可输出的信息比例；随后通过tanh函数将单元状态标准化到[-1,1]，再与权重向量逐元素相乘，过滤并放大有效信息，最终生成隐藏状态。输出门结构如REF_Ref25331\h图STYLEREF1\s3-4所示：图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s14输出门结构图(3-5)(3-6)式(3-5)中，为输出门权重向量；和分别为输出门的权重矩阵偏置项。式(3-6)中，为当前的短期记忆，即当前时刻的隐藏状态。遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种基于生物系统中的进化法则（适者生存、适者生存）的随机优化算法，于1975年由美国Holland（J.Holland）提出。遗传算法是一种模拟达尔文“基因选择”与“自然选择”相结合的数学模型，在求解具有多重约束的优化问题时，通常采用遗传算法进行求解。遗传算法首先从一个群体出发，这个群体表示了问题的所有可能的解集合，每个群体是由特定数量的被基因编码的个人构成的。每一个个体都是一个整体，它具有一个染色体的特性。染色体是遗传材料的重要载体，也就是由多个基因组成的集合体。因此，首先要进行表型与基因型之间的对应，也就是编码。拟基因编码是一项非常繁琐的工作，常被简化为二值编码，在初始群体形成后，遵循适者生存、适者生存的原则，逐步进化出更优的近似解，并通过遗传操作将其转化为新的解集合。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。遗传算法为解决复杂系统的最优问题提供了一个普遍的解决方案。该算法与问题的特定域无关，且具有较强的鲁棒性，因此在许多学科中得到了广泛的应用。遗传算法的主要应用领域有：函数优化、组合优化、生产调度问题、自动控制、机器人自动控制、图像处理和模式识别、人工生命、遗传程序设计、机器学习等。

遗传算法依托选择、交叉、变异等操作的迭代优化，逐步在解空间中探寻问题的最优解或近似最优解。该算法具备在复杂搜索空间内开展全局寻优的能力，通过自适应机制动态调整搜索方向，对各类问题场景表现出较强的适配性。然而，算法性能会受到问题特征、编码方案、遗传操作策略及参数配置等多方面因素的综合影响。在迭代过程中，种群个体的适应度水平通常呈现提升趋势，但需注意其理论上并不保证绝对收敛于全局最优解，更多是致力于获取满足实际需求的较优解。特别是针对具有复杂多模态特性且缺乏显式优化路径的问题，遗传算法展现出独特的应用优势。因此在实际工程应用中，需结合具体问题的特性对算法结构及参数进行针对性调整与优化，以实现最佳求解效果。遗传算法的基本流程图如REF_Ref26889\h图STYLEREF1\s3-5所示。GA优化LSTM原理根据3.1.3节中对LSTM的介绍可知，在处理时间序列数据时，LSTM网络对于长期依赖关系的捕捉能力较为突出，因而在需要对历史信息进行建模与预测的任务中应用广泛。不过，该网络的性能与超参数选取紧密相关，像Dropout率、训练轮数、批次大小、隐藏层单元数量的设定会产生关键影响。以往，这些超参数往往依赖研究人员基于经验手动调试确定，这种方式存在一定主观性。针对这一问题，本课题尝试将遗传算法（GA）引入超参数优化过程，以此实现LSTM网络超参数的自动化调优，进而提升模型预测效能。通过GA算法在超参数空间开展高效搜索，能够确定更贴合具体问题特征及数据分布的最优配置方案。GA优化超参数的具体流程如REF_Ref26837\h图STYLEREF1\s3-6所示。基于GA-LSTM的运行参数寻优在3.1.4节对遗传算法的原理与应用领域介绍的基础上，本文构建了融合遗传算法及长短期记忆网络的寻优预测模型，用于电厂的浆液运行参数的寻优决策。首先利用GA对LSTM网络的学习率率、训练轮数、批次大小、神经元数量进行局部寻优，有实验结果表明，经GA优化后的LSTM在时间序列预测任务中的预测精度显著提升，为后续参数寻优提供了更可靠的基础模型REF_Ref5750\w\h[39]。GA算法不仅能够对LSTM的超参数进行优化，他还在求解最优化问题领域具有很大的优势。因此，为了使模型简洁高效，将具有全局搜索优势的GA算法与优化后的LSTM再度融合，通过遗传算法的选择、交叉、变异等进化操作，对浆液运行参数空间进行全局探索。该融合机制充分发挥GA在复杂解空间中跳出局部最优的能力，同时结合LSTM对时序特征的高效捕捉特性，形成“局部精细优化—全局智能搜索”的协同优化框架。图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s15遗传算法流程图图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s16GA优化超参数流程图优化的目标和对象本课题的研究内容是对浆液运行参数和浆液循环泵的运行组合进行优化，从而提高脱硫效率和降低浆液循环泵的能耗，以这一途径来实现火电行业的节能降耗。浆液循环泵能耗在另一种程度上表现为浆液循环泵运行费用，能耗越高，运行费用越高。因此，在保证运行安全的前提下，以提高脱硫效率和降低浆液循环泵运行费用为目标，基于入口烟气参数的实时变化特征，对各运行参数进行协同优化调节。然而，提高脱硫效率与减少浆液循环泵的运行费用之间存在着矛盾。如果仅仅着眼于提高脱硫效果，则会增加浆液循环泵的运行费用，降低操作的经济性；若仅着眼于减少浆液循环泵的运行费用，则无法满足环境保护的需要。所以，必须在兼顾环境保护与经济高效的前提下，兼顾两者之间的差异。在上述确定的影响浆液循环泵电耗的因素中，脱硫塔入口SO2折算浓度，入口烟气流量，机组负荷，原烟气进口压力和烟气出口压力受煤种和运行工况的影响，对于脱硫系统而言不适合当做调节参数。因此以上参数只作为GA-LSTM模型的输入参数。在各个非运行调节参数和脱硫效率确定的前提下，pH值一旦确定则对应的液气比也确定了。因此，本文只对pH值进行优化，在脱硫效率达到96%-99%时，以浆液循环泵运行费用作为目标函数，寻找在不同电价时的最佳pH值。优化模型的构建浆液循环泵每小时运行费用模型循环浆液流量：(3-7)浆液循环泵运行费用：(3-8)由以上两个式子得到每小时浆液循环泵运行费用模型：(3-9)优化模型(3-10)(3-11)式(3-11)中，是原烟气SO2浓度，是原烟气含尘量，是出口净烟气O2含量，是原烟气温度，是浆液密度，是液气比，以上这些在脱硫效率预测模型中的输入参数根据需要优化的实际运行工况来确定取值，电价根据市场实时价格取值。上述参数在式中做常数处理。仿真结果与分析模型参数的确定本章上述内容中已经对GA-LSTM模型的基本原理和建模步骤做了详细的介绍。首先利用GA对LSTM的超参数进行优化，有效提高其预测精度；再利用GA对寻优能力，在定脱硫效率的前提下，以浆液循环泵运行费用最低为目标，对pH值的范围进行寻优。GA模型的各参数设定如下：Mutationrate=0.1；Populationsize=20；Generations=30LSTM模型的各参数设定如下：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])程序运行后得到的适应度函数曲线如REF_Ref15216\h图STYLEREF1\s3-7所示。在GA优化LSTM超参数的过程中，适应度曲线呈现出特定的变化趋势。初始阶段，适应度值较高，反映出初始种群的超参数组合在验证损失方面表现不佳。不过，在迭代初期（接近第5次迭代），适应度值急剧下降，表明遗传算法能迅速筛选出更优的超参数组合，显著提升了模型性能。随后，从第5次迭代到第30次迭代，适应度值趋于平稳，意味着算法寻优程序已找到足够优秀的模型参数。LSTM最优超参数为：Units=75；Epochs=85；Batchsize=16；Learningrate=0.006938。实际案例分析设置电价取值为0.65元/kW·h，脱硫效率分为96%，97%，98%，99%，在REF_Ref27028\h表STYLEREF1\s3-1所示的实际运行参数下，寻找浆液循环泵运行费用与脱硫效率和pH值的关系。表STYLEREF1\s3-SEQ表\*ARABIC\s11实际运行参数原烟气SO2折算浓度（mg/Nm3）原烟气含尘量（%）出口净烟气O2含量（%）原烟气温度（℃）浆液密度（Kg/m3）12049.36.76135.61318图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s17适应度曲线图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s18pH值-浆液循环泵运行费用关系图从REF_Ref672\h图STYLEREF1\s3-8中可以发现，在相同pH值条件下，脱硫效率与浆液循环泵的运行费用呈现明显的正相关关系。以pH=5.8为例，当脱硫效率为99%时，对应的运行费用显著高于98%、97%和96%的情况。这是因为在固定非调节运行参数（如烟气流量、入口SO2浓度等）的前提下，更高的脱硫效率对气液传质效果提出了更高要求，需要通过增加浆液循环量来确保烟气与脱硫浆液充分接触，而浆液循环量的增加直接导致循环泵能耗上升，进而推高运行成本。反之，当脱硫效率降低时，系统对气液传质的需求减弱，循环泵的运行负荷相应下降，费用也随之减少。观察各条脱硫效率曲线，均呈现出先下降后上升的单峰型趋势。在pH值4.8～6.8区间内，浆液循环泵运行费用随pH值的变化特点尤为明显：先是缓慢降低，随后急剧增大。以99%效率曲线为例，其费用最低点出现在pH=5.53附近，当pH值从该点向两侧偏离时，费用均逐渐上升。这是由于pH值过高或过低都会对脱硫反应产生不利影响：低pH值会抑制SO2的溶解和反应速率，为维持目标效率不得不加大循环量；高pH值则容易引发结垢问题，同样需要增加循环量来减少设备堵塞风险，两种情况都会导致能耗增加。综合分析各曲线的费用最低点及变化趋势，结合较高脱硫效率（96%～99%）和经济性要求，pH=5.3~5.8区间表现出明显优势。在此区间内，97%、98%、99%等不同脱硫效率对应的运行费用均处于相对低位，且无需过度提高循环量即可维持目标效率。实际运行中，可根据具体的脱硫效率目标，在这一区间内对pH值进行微调，以实现循环泵运行成本的最小化。这是因为该pH区间能够较好地平衡脱硫反应速率和设备安全，既避免了低pH区因反应效率下降导致的高能耗，又减少了高pH区因结垢风险带来的额外调整。进一步结合REF_Ref11568\h图STYLEREF1\s3-9液气比与pH值的关系来看，浆液循环泵运行费用的变化趋势与液气比的变化基本一致。在pH值4.9~5.4区间，液气比随pH值升高而剧烈下降，这使得循环泵运行费用也随之快速下降；当pH值进入5.4~6.0区间时，液气比下降趋势逐渐变缓，直至在pH=5.53附近达到最低值11.67，此时循环泵电耗最低；而当pH值超过6.0后，液气比开始快速上升，循环泵电耗费用也随之加快增长。通过GA算法优化得出，当脱硫效率设定为99%时，pH值为5.53、液气比为11.67的工况组合可使浆液循环泵费用降至527.01元/h的最低值。这一结果与前面分析的经济运行区间（pH=5.3~5.8）相吻合。实际应用中，将pH值维持在这一区间，不仅能保证较高的脱硫效率，还能有效控制运行成本，避免低pH区的高能耗和高pH区的结垢风险，实现脱硫系统经济性和安全性的良好平衡。本章小结本章根据某电厂实际运行数据，采用GA-LSTM建立浆液循环泵运行参数优化模型。运用GA算法对LSTM的超参数进行寻优，提高其对脱硫效率的预测精度，并验证该模型的有效性。然后建立了浆液循环泵运行费用模型，在保证脱硫效率的前提下，以运行费用最低为目标，运用GA-LSTM模型对主要运行参数进行了优化分析。图STYLEREF1\s3-SEQ图\*ARABIC\s19脱硫效率（99%）-pH值与液气比关系图浆液循环泵运行优化浆液循环泵是脱硫系统中主要的能耗设备，对浆液循环泵进行优化是火电行业节能降耗的有效途径之一。首先，利用聚类算法对浆液循环泵历史运行组合进行聚类，之后，采用熵权法对不同工况簇内的运行组合数据进行自动寻优，从而建立浆液循环泵最优目标工况库。建立浆液循环泵的最优目标工况库可以为实际运行操作进行指导，从而避免因依靠人工经验调节带来的粗放性误差，有效降低脱硫系统能耗。工况聚类方法K-Means聚类算法聚类分析是一种极为重要的数据分析方法，它主要针对大规模混合数据集的处理，通过衡量样本对象间的相似程度，将具有相近特征的样本划分到同一类别，实现数据的有效分类。该方法属于无监督学习的范畴，与传统有监督学习不同，它无需事先对数据类别进行设定，也不必标注训练样本，而是通过深入观察样本特征间的内在联系，挖掘能够概括类内样本共性的特征，进而完成分类任务。​K-MeansREF_Ref28192\r\h[41]算法作为聚类分析领域的经典算法，由Steinhaus、Lloyd等学者在各自的研究中分别提出，历经时间考验，至今在实际应用中仍占据重要地位。此算法将类内样本的加权均值作为聚类中心，即质心，这一设定在几何意义上清晰直观，从统计角度看也十分合理。在实际应用中，K-Means算法逻辑简洁明了，在处理大量数据时运算效率极高，能够快速准确地对数据进行聚类，聚类效果显著。​与传统聚类方法相比，K-Means算法在确定聚类类别方面具有明显的科学性优势。传统方法往往需要人为预先设定聚类类别数量，但在实际操作中，这一数值很难精准确定。而K-Means算法借助聚类评价指标，根据类内与类间距离生成的量化度量标准，能够科学合理地定位出最优的聚类数量。在类内样本容量方面，K-Means算法同样具有灵活性。它并不对类内样本数量进行固定限制，而是完全依据样本特征的相似程度来动态决定。只要样本特征相似，便会自动归为同一类别，类内样本容量会随着样本相似度的变化而灵活调整，这使得K-Means算法在面对复杂多样的数据时，能够展现出更强的适应性和灵活性。作为典型的划分式聚类算法，K-Means算法在开始聚类前，需要预先指定聚类个数K，随后基于样本间的距离或相异性，将特征相近的样本聚合为一类，最终输出清晰的分类结果。Means算法的具体步骤主要包括以下4步：初始化质心。即选取k个初始聚类中心。可以根据先验知识选择，或根据样本初始的分布情况直观选择，或使用轮廓系数等方法确定k值。分配簇。通过计算每个数据点与质心的距离，并将其分配给距离最近的质心，为数据集中的每个点分配簇。在K-Means算法中，一般使用欧几里得距离（Euclideandistance）计算样本点到中心的距离：(4-1)式(4-1)中，为数据点；为第个聚类中心；为数据对象的维度；分别是和的第维上的值。而K-Means的目标函数为：(4-2)式(4-2)中，为提示函数。如果数据点在簇内，则；反之，。目标函数需要最小化来达到最优值，所以需要分别对两个变量和进行微分。首先对进行微分：(4-3)通过计算，如果，则结果为1；否则，结果为0。更新质心。重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心。在数据点被分配到某一个簇后，需要重新计算，找到最佳的质心。在一步中，对步骤（2）中目标函数的进行微分：(4-5)运算后得到：(4-6)这个公式表明，新的簇质心,是该簇内所有数据点的加权平均值，权重是，这确保了在更新过程中质心会朝着簇内数据点的中心移动。重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大的迭代次数后停止。过程流程图如REF_Ref13793\h图STYLEREF1\s4-1所示。K-Means聚类评价指标轮廓系数REF_Ref10919\r\h[42]是由PeterJ.Rousseeuw在1987年提出的。它的提出是为了克服传统的聚类评估方法的局限性，如仅仅依赖于簇内的均方差来评估聚类效果。轮廓系数的目的是同时考虑簇内和簇间的距离，从而提供更全面的聚类质量评估。轮廓系数是一种相对直观且易于理解的指标，它将聚类的紧密度和分离度结合在一起，提供了对聚类质量的综合评价。它的取值范围是，值越接近1表示聚类效果越好，值越接近-1表示聚类效果越差。其计算公式为：(4-7)(4-8)式(4-7)和(4-8)中，为第个数据点的轮廓系数；为内聚度；为分离度。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s11K-Means流程图目标工况库评价方法为构建最优目标工况库，本文采用较为客观的熵权法从不同工况簇中自动寻找最优运行数据。熵权法是基于信息论的数据驱动型客观赋权方法，它通过量化各评价指标数据的变异程度，以信息熵为基础自动计算权重。信息熵表征数据的无序程度，指标数据离散度越高，所携带的有效信息量越大，在综合评价中所占权重也应更高。这种权重分配机制能有效避免人为主观判断导致的权重偏差问题，从而提高评价结果的客观性与真实性。熵权法的计算步骤如下：假设有m个评估指标因子，每一个指标因子都具有n条数据，下面构建一个数据矩阵如下：(4-9)对原始数据采用极值法进行规范化处理，达到消除误差的作用：正向指标：(4-10)负向指标：(4-11)计算第项指标的熵值： (4-12)计算信息熵差异：(4-13)计算各项指标的权重：(4-14)计算各样本的综合得分：(4-15)最优目标工况库构建首先，利用K-Means算法对机组负荷和入口烟气SO2折算浓度进行聚类，使用轮廓系数确定最佳聚类数后进行工况划分。最后根据章节REF_Ref7083\n\h2.6中获得的7个影响浆液循环泵的主要因素在各个工况簇中构建熵权法评价函数，筛选出最优数据从而形成最优目标工况库。工况划分结果分析本文采用K-Means算法对机组负荷和入口烟气SO2折算浓度进行聚类，之后采用交叉组合的方式得到多个工况簇，并使用轮廓系数确定最佳聚类数，其结果如REF_Ref9434\h图STYLEREF1\s4-1REF_Ref9440\h图和STYLEREF1\s4-2所示。由REF_Ref9434\h图STYLEREF1\s4-1和REF_Ref9440\h图STYLEREF1\s4-2可见，机组负荷被聚为14簇时轮廓系数最大，入口烟气SO2折算浓度被聚为7簇时轮廓系数最大。因为轮廓系数越大聚类效果越好，因此将机组负荷和入口烟气SO2折算浓度分别聚为14和7类。二者聚类后数据分布示意如REF_Ref12092\h图STYLEREF1\s4-3和REF_Ref12098\h图STYLEREF1\s4-4所示。由图可见，机组负荷和入口烟气SO2折算浓度划分的工况中，各区间内数据分布差异明显，因而该划分结果能合理有效的说明二者的工况划分。图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s12机组负荷轮廓系数图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s13入口烟气SO2折算浓度轮廓系数图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s14机组负荷聚类后数据分布图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s15入口烟气SO2折算浓度聚类后数据分布本文选用K-Means算法对机组负荷和入口烟气SO2折算浓度进行工况划分，这种划分方式与传统划分方式相比较，更具客观性与动态性。该算法时间复杂度较低，在处理电厂大规模脱硫数据集时优势显著，并且模型简单易懂，簇质心具有明确物理意义，便于理解和应用。同时，其动态更新质心的特性，能够有效适应脱硫数据分布的变化，满足实时数据分析需求。以此方法初步形成的目标工况库中能够较容易的提取出同类最优数据构建最优目标工况库。划分后得到的机组负荷和入口烟气SO2折算浓度的工况区间进行交叉组合，共得到80种组合工况。工况组合结果如REF_Ref7988\h表STYLEREF1\s4-1所示。最优目标工况库构建通过熵权法对章节REF_Ref7083\n\h2.6得到的机组负荷、液气比、pH值、入口烟气流量、入口烟气SO2折算浓度、原烟气进口压力和烟气出口压力7个影响因素进行权重分析，结果如REF_Ref13435\h图STYLEREF1\s4-5所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s11工况组合表工况机组负荷入口烟气SO2折算浓度工况1工况1：[272,302]工况1：[372,918]工况2工况1：[272,302]工况2：[938,1153]工况3工况1：[272,302]工况3：[1154，1263]工况4工况2：[303,333]工况1：[372,918]工况5工况2：[303,333]工况2：[938,1153]工况80工况14：[632,667]工况7：[1646,3648]图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s16各影响因素权重分析根据熵权法计算得到的各影响因素信息熵为则权重系数为因此基于熵权法的评价函数为(4-16)式(4-16)中，为机组负荷，为入口烟气SO2折算浓度，为烟气出口压力，为原烟气进口压力，为入口烟气流量，为pH值，为液气比。为全面覆盖不同工况条件下的浆液循环泵组合运行数据，本研究以经预处理的82566个数据样本为基础，首先依据运行参数特征划分为80种工况类别。针对每种工况类别，进一步筛选出对应浆液循环泵组合运行时电流值处于最小区间的有效数据——该类数据代表了特定工况下能耗相对较低的运行状态，将其纳入次优运行工况库，完成基础数据库构建。在次优运行工况库的基础上，通过构建的评价指标对浆液循环泵历史运行数据进行自动寻优分析。针对各类工况数据分别计算评价指标值与实际运行参数值，将差值较大时的运行数据判定为最优数据。经筛选汇总，最终形成包含8450条历史数据的最优目标工况库。该库中每条数据均对应浆液循环泵启停组合的唯一编码，完整覆盖了设备运行的全部逻辑组合形式。在实际工程应用中，可直接为运行人员提供浆液循环泵组合方式的操作指导，从而精准实现节能降耗目标。部分典型数据如表4-2所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s12最优目标工况库部分数据机组负荷（MW）入口烟气SO2折算浓度（mg/m3）液气比浆液循环泵运行组合A～E（0/1）302.00662.0014.6910010311.001107.0013.6010001327.001233.0013.9000101357.001642.0017.6810101607.001011.009.4410010最优目标工况库数据检验对得到的最优目标工况库进行数据检验，采用随机抽样方式选取200条数据样本。基于各数据在工况划分聚类中的所属类别，将其与相同机组负荷及入口烟气SO2折算浓度下的历史运行数据进行对比分析。检验浆液循环泵电流参数是否处于相对较低的运行水平，以此验证目标工况库数据的合理性与有效性。通过对200条数据样本的统计分析发现，在相同机组负荷及入口SO₂折算浓度条件下，这些记录的浆液循环泵电流值显著低于历史运行数据，可作为优化运行的参考依据。为直观呈现数据分布特征，对随机抽取的部分样本进行可视化分析，如REF_Ref5221\h图STYLEREF1\s4-6所示。结果显示，对应工况下的电流数据集中分布于较低区间，与统计分析结论形成有效互证。基于上述统计分析和可视化验证结果，最终确定的浆液循环泵目标工况库中的数据，可直接作为指导数据库，为实际运行中的数据优化和浆液循环泵运行组合方式提供参考。本章小结本章提出了工况划分与熵权法相结合的方法建立最优目标工况库，使用K-Means聚类算法将机组负荷划分为14个聚类区间，将入口烟气SO2折算浓度划分为7个聚类区间，经交叉组合后共获得80种运行工况。对每种工况下不同的浆液循环泵组合运行方式，筛选出对应运行条件下电流值处于最小值区间的有效数据，并将此类数据样本纳入次优运行工况样本库，从而构建次优运行工况库；使用熵权法建立评价指标，在次优工况库中对浆液循环泵历史运行数据进行自动寻优，最终得到8450条历史最优数据以及与之对应的浆液循环泵运行组合方式，从而构建了最优目标工况库。该目标工况库在实际运行操作中不仅可以对浆液循环泵的实际运行数据进行优化，还可以为工作人员对浆液循环泵运行组合方式进行指导，从而实现节能降耗。(a)(b)(c)(d)图STYLEREF1\s4-SEQ图\*ARABIC\s17(a)、(b)、(c)、(d)分别为某一工况下历史值与最优值的比较总结与展望论文主要内容与研究结论本文基于深度学习算法对660MW机组脱硫系统中的浆液循环泵进行了优化研究，通过对石灰石-石膏湿法烟气脱硫的反应机理和电厂实际运行数据的分析，提出了浆液循环泵的优化建议。主要内容与研究结论如下：浆液循环泵影响因素获取：通过对石灰石-石膏湿法烟气脱硫反应机理的定性分析和使用互信息与灰色关联度对历史数据的定量计算，最终得到机组负荷、液气比、pH值、入口烟气流量、入口烟气SO2折算浓度、原烟气进口压力和烟气出口压力7个对浆液循环泵电耗产生主要影响的因素。浆液循环泵运行参数优化：基于某电厂的实际运行数据，建立了GA-LSTM浆液循环泵运行参数预测优化模型和浆液循环泵运行费用模型。在脱硫效率确定的前提下，以浆液循环泵运行费用最低为目标，运用GA-LSTM模型预测浆液循环泵运行费用与pH值、液气比与pH值的关系，分析得到当脱硫效率处于97%～99%区间内，pH值的最优范围是5.3~5.8；并且通过GA算法优化得出，当脱硫效率设定为99%时，pH值为5.53、液气比为11.67的工况组合可使浆液循环泵费用降至527.01元/h的最低值。最优目标工况库的构建：提出基于聚类和客观赋权法结合的目标工况库构建方法。采用K-Means聚类方法，对历史工况进行聚类分析，建立次优工况库；采用熵权法，对次优工况库中的历史数据进行自动寻优，最终得到8450个最佳工况。该目标工况库构建方法获得的最优运行数据可以实现全浆液循环泵运行组合和全工况覆盖。论文后续研究展望本论文结合脱硫系统历史数据对浆液循环泵的运行参数和运行方式展开研究并取得了一定的成果。受数据样本规模及研究周期限制，当前研究在深度与广度上仍存在很多局限，部分方法和思路尚待进一步优化完善。（1）本文构建的浆液循环泵最优目标工况库，主要依赖某电厂2023年12月的历史运行数据，数据覆盖周期较短且工况类型有限，导致工况库对复杂运行场景的适应性不足。后续研究可扩大数据采集范围，纳入不同季节、负荷波动、煤质变化等多维度历史数据，延长数据监测周期，丰富工况样本类型。（2）本文提出的GA-LSTM优化模型与K-Means聚类方法在参数寻优和工况划分中存在一定局限性，例如模型对设备老化、传感器误差等实际干扰因素的鲁棒性较弱，聚类结果对历史数据分布依赖度较高。后续可引入迁移学习、自适应权重调整等技术，增强模型对非平稳工况的适应性。（3）当前研究仅以运行费用最低为单一优化目标，未充分考虑设备全寿命周期成本、脱硫系统协同能效及环保政策动态变化的影响。后续可构建多目标优化体系，纳入设备维护成本、能耗综合效率、排放合规性等指标，利用多目标粒子群算法（MOPSO）等工具进行帕累托最优解搜索。同时，结合碳排放交易机制、环保标准升级等外部约束条件，建立动态优化模型，使优化方案更贴合电厂实际运营的综合需求。参考文献王鹏超,卢冰,刘超,等.煤炭行业现状及发展格局趋势预测[J].现代工业经济和信息化,2025,15(01):35-36+39.DOI:10.16525/ki.14-1362/n.2025.01.011.陆诗原.大型燃煤机组脱硫系统节能分析及综合性能评价方法研究[D].华北电力大学（北京）,2011.ORELLANOP，REYNOSOJ，QUARANTAN.Short-termexposuretosulphurdioxide（SO2）andall—causeandrespiratorymortality:Asystematicreviewandmeta-analysis［J］.EnvironmentInternational，2021(150)赵翔,涂薇.酸雨的危害及其防治对策的探讨[J].资源节约与环保,2014,(03):69.DOI:10.16317/ki.12-1377/x.2014.03.053.大气污染防治行动计划[J].中国环保产业,2013,(