论文摘要
利用MATLAB软件中自带的神经网络算法模块对经典文献所载数据和方法进行了校核。在该方法的基础上,将某330 MW机组在深度调峰期间低负荷下的运行数据作为已知数据,就地实测的选择性催化还原技术（SCR）入口NOx排放值作为输出值,采用经典的Levenberg-Marquardt训练算法,建立了神经网络训练模型。训练结果表明,输出值和目标值的拟合R值接近0. 98,MATLAB软件自带的神经网络算法可以预报SCR入口NOx的排放值,实现了在深度调峰低负荷运行期间达到降低试验工作量、减少试验成本的目的。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 景雪晖,张涛,周曙明,许雷
关键词: 深度调峰,锅炉,神经网络
来源: 上海电力学院学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,动力工程,电力工业,自动化技术
单位: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院,华电新疆发电有限公司昌吉热电厂
基金: 国网新疆电力有限公司科技项目(大型火力发电机组深度调峰技术研究,5230DK17000R)
分类号: TM621.2;X773;TP183
页码: 215-220
总页数: 6
文件大小: 1430K
下载量: 45
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