基于BP神经网络的燃煤锅炉大气污染物排放模型构建

• 作者: 奚增辉 王卫斌 洪祎祺 姚嵘 瞿海妮 国网上海市电力公司
• 来源期刊: 煤化工
• 关键词: 燃煤锅炉 大气污染物 BP神经网络 脱硫塔 脱硝反应器
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 所属期刊栏目: 模拟与优化
• 页码范围: 148-151
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19889/j.cnki.10059598.2023.04.033

摘要

提出了一种基于BP神经网络的燃煤锅炉大气污染物排放量预测模型构建方法，即通过在BP神经网络中训练燃煤锅炉排放样本数据，纠正训练误差后优化权值和阈值，输出燃煤锅炉大气污染物排放数据，以输出结果为基础，得到脱硝反应器、脱硫塔出口的大气污染物氮、硫排放量。结果表明：构建的基于BP神经网络的燃煤锅炉大气污染物排放模型具有大气污染物排放量预测误差小、精度高、模型可行性高等优点，对评估和控制燃煤锅炉大气污染物排放具有重要意义。