原文服务方: 发电技术       
摘要:
火电厂中污染物脱除的精准调控一直受到广泛关注,通过将大数据分析技术应用于某600 MW的发电机组脱硝系统,开展复杂状态下环保在线监测数据的深度挖掘研究,高效精准地获得影响污染物脱除设备性能的关键因素,结合污染物脱除原理,确定了环保污染指数预测模型的输入与输出元素,并对脱硝系统中资源消耗的指标进行表征,搭建了机组环保污染指数的大数据预测模型。结果表明:合理清理工艺流程上的关联参数后,关键因素分析的结果与影响环保污染物脱除机理定性分析结果一致。训练后的模型不仅能够高精度地重现当前环保性能,也具备预测环保性能的能力。通过对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统的具体分析,可为后续火电厂其他环保设备实施进一步的精准调控提供一定的理论依据和数据支撑。
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文献信息
篇名 基于在线监测数据的燃煤电厂脱硝装置 性能预测研究
来源期刊 发电技术 学科 地球科学
关键词 火电厂 大数据 超低排放 脱硝系统
年,卷(期) 2024,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 104-110
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
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火电厂
大数据
超低排放
脱硝系统
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
发电技术
双月刊
2096-4528
33-1405/TK
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2875
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总被引数(次)
10204
论文1v1指导