热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2008年
10期
9-13
,共5页
张砺彦%麦永强%张月辉%黄群星
張礪彥%麥永彊%張月輝%黃群星
장려언%맥영강%장월휘%황군성
燃煤电厂%锅炉%污染物排放%SO2%NOx%神经网络%预测
燃煤電廠%鍋爐%汙染物排放%SO2%NOx%神經網絡%預測
연매전엄%과로%오염물배방%SO2%NOx%신경망락%예측
针对现有接触式监测系统所存在的堵塞、磨损、维护费用高等缺点,应用人工神经网络的非线性动力学特性和自我学习推导能力,建立了大型电站锅炉污染物(NOx、SO2)排放的神经网络预测模型.现场试验结果表明,该模型有较好的预测效果,NOx和SO2的平均相对误差分别为4.881 3%和6.136 5%.
針對現有接觸式鑑測繫統所存在的堵塞、磨損、維護費用高等缺點,應用人工神經網絡的非線性動力學特性和自我學習推導能力,建立瞭大型電站鍋爐汙染物(NOx、SO2)排放的神經網絡預測模型.現場試驗結果錶明,該模型有較好的預測效果,NOx和SO2的平均相對誤差分彆為4.881 3%和6.136 5%.
침대현유접촉식감측계통소존재적도새、마손、유호비용고등결점,응용인공신경망락적비선성동역학특성화자아학습추도능력,건립료대형전참과로오염물(NOx、SO2)배방적신경망락예측모형.현장시험결과표명,해모형유교호적예측효과,NOx화SO2적평균상대오차분별위4.881 3%화6.136 5%.
