电气技术
電氣技術
전기기술
ELECTRICAL ENGINEERING
2012年
5期
34-36
,共3页
氮氧化物%BP-adaboost%BP神经网络
氮氧化物%BP-adaboost%BP神經網絡
담양화물%BP-adaboost%BP신경망락
NOx%BP-adaboost%BP network
随着环保要求的不断提高,大型燃煤电厂锅炉的NOx排放特性日益受到关注。借助某600MW锅炉燃烧调整试验数据,采用BP-adaboost算法建立了NOx排放特性的预测模型。研究结构表明,与BP神经网络建立的NOx特性排放模型相比,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数更加准确预测锅炉在不同工况下NOx排放特性。
隨著環保要求的不斷提高,大型燃煤電廠鍋爐的NOx排放特性日益受到關註。藉助某600MW鍋爐燃燒調整試驗數據,採用BP-adaboost算法建立瞭NOx排放特性的預測模型。研究結構錶明,與BP神經網絡建立的NOx特性排放模型相比,該模型能根據燃煤特性及各種操作參數更加準確預測鍋爐在不同工況下NOx排放特性。
수착배보요구적불단제고,대형연매전엄과로적NOx배방특성일익수도관주。차조모600MW과로연소조정시험수거,채용BP-adaboost산법건립료NOx배방특성적예측모형。연구결구표명,여BP신경망락건립적NOx특성배방모형상비,해모형능근거연매특성급각충조작삼수경가준학예측과로재불동공황하NOx배방특성。
With the development of the restricted environmental protection demand,more attention is paid to the NOx emission property of the high capacity tangential firing boiler.The estimation model has been established by means of BP-adaboost based on a 600MW boiler combustion adjustment testing data.It is proven by the research result that such a model can predicate the NOx emission more accurate than that established by BP network under various operating conditions.