混煤掺烧锅炉氮氧化物排放量预测分析
王远鑫
中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院,安徽合肥230000
摘要：以某600 MW旋流燃烧器锅炉燃烧优化调整时集散控制系统(DCS)数据选取特性参数作为输入变量,训练神经网络预测该燃煤锅炉氮氧化物排放量.使用单隐含层BP神经网络、双隐含层BP神经网络、遗传算法优化神经网络、广义回归(GRNN)神经网络作为预测网络模型,分析预测误差.对比各模型均方根误差(RMSE)与平均绝对百分比误差(MAPE),GRNN神经网络预测精度最高,可用于对该机组进行氮氧化物排放量预测.
关键词：混煤神经网络氮氧化物排放量预测
分类号：TM621.2(发电、发电厂)
论文发表日期：2022-08-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 22-26 )
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