文献类型：期刊文章

作　　者：付忠广[1] 高学伟[1,2] 李闯[3] 刘炳含[1] 王树成[1]

FU Zhongguang;GAO Xuewei;LI Chuang;LIU Binghan;WANG Shucheng(School of Energy,Power and Mechanical Engi nccring,North China Electric Power University,Beijing 102206,China;Center of Simulation. Shenyang Institute of Engineering, Shenyang 110136, China;Liaoning Huadian Tieling Power Generation Co.,Ltd , Tieling 112600,Liaoning Province, China)

机构地区：[1]华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京102206 [2]沈阳工程学院仿真中心,沈阳110136 [3]辽宁华电铁岭发电有限公司,辽宁铁岭112600

出　　处：《动力工程学报》

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：387-393

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。

关 键 词：NOX排放 多模型建模  模糊聚类 改进粒子群算法  遗传模拟退火

分 类 号：TK39]