现代预测和优化算法在脱硫系统运行中的应用

• 作者: 刘琦 周权 曹建宗 林宸雨 樊帅军 要亚坤 陈文通 马双忱 马彩妮
• 来源期刊: 华电技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 脱硫系统 SO2排放量 预测 神经网络 优化 遗传算法 粒子群优化算法 智慧环保 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 超低排放与碳减排
• 页码范围: 59-66
• 页数: 8页
• 分类号: X701.3
• 字数: 5567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1951.2020.03.009

摘要

人工智能技术的不断发展,为定量分析脱硫系统各因素变化带来的影响,从而预测系统脱硫效率和经济成本创造了条件.分析了近年来利用神经网络算法预测脱硫系统SO2排放量的算法网络结构、输入参数选择等算法细节,并讨论了神经网络算法应用于脱硫系统的特点.此外,针对基于脱硫系统设计的预测+优化算法的设计细节和优化目标,对增压风机、氧化风机和浆液循环泵的运行优化做了针对性讨论.