燃煤机组深度调峰运行下SCR入口烟温预测方法研究

来源 :热能动力工程 | 被引量 : 3次 | 上传用户：jiangyang0266

【摘要】

：

提出一种基于模糊聚美-最小二乘向量机-神经网络(FCM-LSSVM-ANN)的多模型融合方法,对全工况下选择性催化还原(SCR)入口温度进行提前预测。采用模糊聚类对不同工况下的锅炉系统运行数据进行分解,并建立若干个基于最小二乘支持向量机的预测模型,最后采用神经网络对预测结果进行非线性融合得到最终预测结果。多模型融合的方法可以对锅炉系统全工况的运行特性进行学习,能更准确地完成负荷大范围波动条件下SC

【作者】

：

王亚欧蔡亮胡忠旭任少君

【机构】

：

江苏方天电力技术有限公司,江苏南京211102;东南大学能源热转换及过程测控教育部重点实验室,江苏南京210096

【出处】

：

热能动力工程

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

深度调峰 SCR入口温度线性支持向量机模糊聚类 ANN

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