基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO_(2)质量浓度建模

李彩霞; 赵军; 李建伟; 王伟; 王杰; 于浩洋

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基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO_(2)质量浓度建模

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由于循环流化床(CFB)机组在动态过程中缺乏有效的污染物生成与还原模型的指导,导致变负荷能力在一定程度上受到污染物排放水平的制约。提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组SO_(2)质量浓度动态模型,应用极限学习机建立基础模型,根据循环流化床污染物生成与还原机理,选择合适的输入变量,并应用遗传算法对该模型加以改进,使该模型具有较高的精度,并在动态工况下有较好的建模结果。该模型可以为SO_(2)质量浓度控制系统提供有效指导。同时,在所提出的模型基础之上,在智能平行控制理论框架下,虚拟系统与实际系统相结合形成平行系统,提出了循环流化床机组SO_(2)控制系统智能平行控制方法,可为今后循环流化床机组SO_(2)低排放智能控制提供参考,在一定程度上有利于提升循环流化床机组变负荷能力。

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来源
《综合智慧能源》 |2022年第3期|63-69|共7页
作者
李彩霞; 赵军; 李建伟; 王伟; 王杰; 于浩洋;
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作者单位

内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司煤矸石热电厂;

内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司;

华北电力大学控制与计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类能源;
关键词
循环流化床; 极限学习机; 遗传算法; SO_(2)质量浓度动态模型; 智能平行控制; 数据驱动; 智能发电;

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