靈活性深度調峰下鍋爐NOx排放的神經網絡方法預報
景雪暉; 張濤; 周曙明; 許雷 國網新疆電力有限公司電力科學研究院; 新疆烏魯木齊830001; 華電新疆發電有限公司昌吉熱電廠; 新疆昌吉831100
- 深度調峰
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摘要：利用MATLAB軟件中自帶的神經網絡算法模塊對經典文獻所載數據和方法進行了校核。在該方法的基礎上,將某330MW機組在深度調峰期間低負荷下的運行數據作為已知數據,就地實測的選擇性催化還原技術(SCR)入口NOx排放值作為輸出值,采用經典的Levenberg-Marquardt訓練算法,建立了神經網絡訓練模型。訓練結果表明,輸出值和目標值的擬合R值接近0.98,MATLAB軟件自帶的神經網絡算法可以預報SCR入口NOx的排放值,實現了在深度調峰低負荷運行期間達到降低試驗工作量、減少試驗成本的目的。
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