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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
唐诗洁
陆强
曲艳超
任翠涛
杨勇平
机构
生物质发电成套设备国家工程实验室(华北电力大学)
北京华电光大环境股份有限公司
出处
《发电技术》
2019年第3期246-252,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2015CB251501)
北京市科技新星(Z171100001117064)
中央高校基本科研业务费专项资金(2018ZD08,2016YQ05)~~
文摘
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。
关键词
SCR
催化剂
催化剂体积预测
BP神经网络
遗传算法
Keywords
SCR catalyst
catalyst volume prediction
BP neural network
genetic algorithm
分类号
X773 [环境科学与工程—环境工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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被引量
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1
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
唐诗洁
陆强
曲艳超
任翠涛
杨勇平
《发电技术》
2019
13
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