【摘 要】
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以山西省某电站2×350 MW循环流化床锅炉1号机组为试验对象,将归一化和指数平滑处理后的2000组数据作为样本数据,建立了八输入单输出的NOx浓度预测模型。利用BP神经网络
【机 构】
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山西大学自动化与软件学院,山西大学数学科学学院,山西河坡发电有限责任公司
【基金项目】
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山西省科技重大专项项目(MD2014-03),山西省科技一般专项项目(2019KJ002)
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以山西省某电站2×350 MW循环流化床锅炉1号机组为试验对象,将归一化和指数平滑处理后的2000组数据作为样本数据,建立了八输入单输出的NOx浓度预测模型。利用BP神经网络算法和IPSO-BP算法对NOx浓度进行预测。MatLab结果表明,IPSO-BP算法对NOx浓度预测的各类误差指标性能更好,精度更高,有效改善了BP神经网络算法的不足。在170 MW和260 MW两种典型工况下对IPSO-BP算法进行模型验证,结果表明该模型在NOx浓度预测上的有效性,为该电站脱硝控制提供良好的指导。
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