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關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè) nox排放 配風(fēng)優(yōu)化 

摘要：基于某電廠330MW燃煤鍋爐DCS歷史數(shù)據(jù),利用MATLAB軟件分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GABP)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)對(duì)該鍋爐NOx排放量進(jìn)行預(yù)測(cè),并進(jìn)行二次風(fēng)及分離燃盡風(fēng)噴口擋板開度優(yōu)化。通過對(duì)比3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差、均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)百分誤差(MAPE),結(jié)果表明GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差最小,RMSE和MAPE分別為4.81mg/m3、0.91%,預(yù)測(cè)精度較高;利用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后,NOx排放由243mg/m3降至210.8mg/m3,可以達(dá)到降低NOx排放的目的,為燃煤電站運(yùn)行提供參考。

東北電力技術(shù)雜志要求:

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