【摘 要】
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为保证燃煤电厂烟气脱硝系统的安全、稳定运行,需要制定科学合理的选择性催化还原(SCR)催化剂寿命预测方案。SCR催化剂失效是多个物理和化学因素共同作用的结果,难以用传统的
【机 构】
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华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2015CB251501);北京市科技新星(Z171100001117064);霍英东教育基金会(161051)~~
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为保证燃煤电厂烟气脱硝系统的安全、稳定运行,需要制定科学合理的选择性催化还原(SCR)催化剂寿命预测方案。SCR催化剂失效是多个物理和化学因素共同作用的结果,难以用传统的物理模型或数学公式对其失活程度进行预测。本研究针对电厂大数据特性,对原始数据进行预处理,建立了曲线拟合、灰色预测、BP神经网络、灰色神经网络4种预测模型。实例对比分析发现:数据预处理可以提高预测精度;当数据满足等时距特性时,灰色神经网络优化后的直接输出模型预测精度较高;当数据不满足等时距特性时,使用BP神经网络模型预测效果更好。
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