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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 被引量:13
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作者 唐诗洁 陆强 +2 位作者 曲艳超 任翠涛 杨勇平 《发电技术》 2019年第3期246-252,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 SCR催化剂 催化剂体积预测 BP神经网络 遗传算法
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