文献类型：期刊文章

作　　者：温鑫[1] 钱玉良[1] 彭道刚[1] 马浩[2] 石宪[1]

WEN Xin;QIAN Yuliang;PENG Daogang;MA Hao;SHI Xian(Shanghai University of Electric Power,Shanghai200090,China;Huaneng Shanghai Shidongkou First Power Plant,Shanghai200942,China)

机构地区：[1]上海电力大学,上海200090 [2]华能上海石洞口第一电厂,上海200942

出　　处：《上海电力大学学报》

基　　金：上海市青年科技英才扬帆计划(16YF1404700)。

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：161-167

语　　种：中文

收录情况：CAS、普通刊

摘　　要：火电厂选择性催化还原法(SCR)烟气脱硝系统是处理燃煤机组烟气排放NOx污染的主要途径,但该系统具有多输入变量、环境影响复杂、时变非线性等特征,因此建立准确的系统模型是SCR优化控制的基础。提出了一种融合遗传算法(GA)主元分析和广义回归神经网络(GRNN)数据挖掘的SCR系统建模方法。首先使用GA对运行数据进行变量选择优化计算;然后将最优变量作为GRNN的输入量,利用数据挖掘技术建立SCR系统数据模型。基于某电厂机组运行数据的实例分析表明,该方法建立的模型具有复杂度低、精度高、泛化能力强等优点。

关 键 词：选择性催化还原法 NOX排放 遗传算法  广义回归神经网络 数据模型

分 类 号：TK39]