基于GA-ELM的SCR脱硝系统动态建模

程琳; 赵文杰

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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.

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来源
《热力发电》 |2019年第6期|29-33|共5页
作者
程琳; 赵文杰;
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作者单位

华北电力大学控制与计算机工程学院;

河北保定 071003;

华北电力大学控制与计算机工程学院;

河北保定 071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制系统;
关键词
燃煤机组; SCR脱硝系统; 极限学习机; 遗传算法; 动态模型; 预测控制;

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