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BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用
BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用
作者:
邸帅
铉佳欢
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
SCR
神经网络
BP
摘要:
目前火电机组通常采用选择催化还原(SCR)的脱硝优化策略脱除烟气中的氮氧化物,这种方式的脱硝系统受化学反应及烟道布置影响,使系统对象具有大惯性、大迟延的特性,此外氮氧化物通常采用抽取式CEMS分析仪表,该仪表在烟气抽取及分析过程中,又会产生纯迟延,因此,仅采用传统PID控制器的反馈式调节很难对脱硝系统有好的控制效果.在常规PID控制的基础上,利用BP神经网络算法,根据脱硝上游的锅炉运行参数,预测当前出口氮氧化物浓度值,用于氨量计算,实现及时和精准的喷氨控制.
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篇名
BP神经网络算法在SCR脱硝系统中的应用
来源期刊
电站系统工程
学科
地球科学
关键词
SCR
神经网络
BP
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
基础研究
研究方向
页码范围
21-24,28
页数
5页
分类号
X701.3
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研究去脉
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主办单位:
哈尔滨电站设备成套设计研究所有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-006X
CN:
23-1334/TM
开本:
大16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市香坊区旭升街1号
邮发代号:
14-224
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
3656
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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