基于三重气象模型的火电厂烟气下洗评估方法及相关设备

本发明属于火电厂技术领域，涉及一种基于三重气象模型的火电厂烟气下洗评估方法及相关设备。包括：采集烟囱出口的多源数据以及火电厂周围的SO2浓度数据和NOx浓度数据；对多源数据进行清洗、降噪及标准化处理，得到处理后的数据；基于处理后的数据，利用Holland模型和AERMOD模型分别进行烟气下洗状态判定；当Holland模型或AERMOD模型中任一模型判定存在烟气下洗时，基于处理后的数据，通过MR经验模型计算MR值；若MR值低于MR预设阈值，则结合MR值、SO2浓度数据和NOx浓度数据进行综合研判，确定相应的预警及调控措施。本发明通过多模型协同与智能评判，实现了烟气下洗风险的实时精准评估，为火电厂优化运行参数、降低环境污染提供了科学决策依据，兼具环境效益与经济效益。