基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化

• 作者: 王涛 任少君 司风琪 马利君 王力光
• 来源期刊: 发电设备
• 关键词: 湿法烟气脱硫 浆液循环泵 BP神经网络 GWO算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 环保技术|Environmental Technology
• 页码范围: 122-130
• 页数: 9页
• 分类号: TM621|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19806/j.cnki.fdsb.2021.02.009

摘要

以浆液循环泵运行情况作为工况划分条件,通过提出的灰狼优化(GWO)-BP神经网络(GWO-BP神经网络)算法建立了针对湿法烟气脱硫(WFGD)系统多模态在线优化模型组,分析了机组负荷、入口SO2质量浓度对出口SO2质量浓度变化量的影响,并利用某660 MW机组切换试验对该模型组性能进行验证.结果 表明:随着机组负荷和入口SO2质量浓度增大,切换后出口SO2质量浓度变化量增大,该模型组具有较好的预测精度和泛化能力.