基于遗传算法优化BP神经网络的SCR脱硝系统催化剂体积设计

论文摘要

火电厂SCR脱硝系统的设计需要在满足脱硝效率的同时,尽可能节约成本,因此需要准确预测SCR脱硝所需的催化剂体积。火电厂的烟气条件复杂多变,烟气温度、烟气流量、出入口NOx浓度等参数都会影响SCR催化剂的体积设计,因此催化剂体积预测是一个多因素耦合的问题。针对这一特点,使用BP神经网络对催化剂体积设计进行了预测,并针对该模型结构上的缺陷,进行基于遗传算法优化的神经网络建模研究。结果表明,遗传算法优化后的BP神经网络模型预测精度和数据拟合能力均有提高,为脱硝系统的催化剂体积设计提供了新思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 唐诗洁,陆强,曲艳超,任翠涛,杨勇平

关键词: 催化剂,催化剂体积预测,神经网络,遗传算法

来源: 发电技术 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术

单位: 生物质发电成套设备国家工程实验室(华北电力大学),北京华电光大环境股份有限公司

基金: 国家重点基础研究发展计划项目(2015CB251501),北京市科技新星(Z171100001117064),中央高校基本科研业务费专项资金(2018ZD08,2016YQ05)~~

分类号: X773;TP18

页码: 246-252

总页数: 7

文件大小: 395K

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