论文摘要
针对燃煤机组SCR脱硝出口NOx质量浓度的预测问题,本文提出了一种将极限学习机（ELM）与遗传算法（GA）相结合的SCR脱硝系统动态建模方法。为避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,采用GA对ELM的输入层权值和隐含层偏差进行优化,建立了基于GA-ELM的SCR脱硝系统模型。采用某燃煤机组SCR脱硝系统的实际运行数据对GA-ELM模型进行验证,并与最小二乘支持向量机（LSSVM）模型和ELM模型的预测结果进行对比。结果表明,GA-ELM模型的预测精度和泛化能力最佳,可以有效预估SCR脱硝出口NOx质量浓度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 程琳,赵文杰
关键词: 燃煤机组,脱硝系统,极限学习机,遗传算法,动态模型,预测控制
来源: 热力发电 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0600701)~~
分类号: TM621;X773
DOI: 10.19666/j.rlfd.201901016
页码: 29-33
总页数: 5
文件大小: 689K
下载量: 160
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