基于遗传算法优化反向传播神经网络的锅炉NOx排放研究及应用

唐永基; 李前宇; 陈虎亮

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基于遗传算法优化反向传播神经网络的锅炉NOx排放研究及应用

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为了降低NOx排放浓度,提高机组运行效率,建立了锅炉燃烧系统遗传算法—反向传播模型,并利用该模型通过反向传播神经网络对锅炉燃烧系统中NOx排放浓度进行建模,利用遗传算法对限定范围内的对象输入进行参数全局寻优.以内蒙古某330 MW超临界机组为研究对象,利用该模型对运行参数进行实时优化,结果表明该模型能够有效降低NOx排放浓度,具有一定的推广价值.

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来源
《山西电力》 |2021年第2期|56-59|共4页
作者
唐永基; 李前宇; 陈虎亮;
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作者单位

宁夏京能宁东发电有限责任公司宁夏银川 750409;

北京源深节能技术有限责任公司北京 100036;

北京京能电力股份有限公司北京100124;

北京源深节能技术有限责任公司北京 100036;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类锅炉及燃烧系统;电力工业;
关键词
燃烧优化; NOx排放; 反向传播神经网络; 遗传算法;

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