【摘 要】
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截至2018年底,除部分地区外国内火电机组已基本完成超低排放改造。超低排放对火电机组喷氨总量控制提出了新要求,传统的控制方式由于控制精度不高、延迟较大等问题导致总排口
【基金项目】
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国家能源投资集团科技创新项目(GJNY-20-29-1)
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截至2018年底,除部分地区外国内火电机组已基本完成超低排放改造。超低排放对火电机组喷氨总量控制提出了新要求,传统的控制方式由于控制精度不高、延迟较大等问题导致总排口NO_(x)难以实现稳定达标排放,或为保持总排口NO_(x)达标而过量喷氨,导致催化剂和空预器堵塞,影响装置的寿命和使用,提高了系统的运行成本。通过大数据分析方法,采用线性回归、浅层神经网络、决策树回归、极端随机树回归等4种模型,分析锅炉负荷、炉膛总风量、给煤量、一次风、二次风、燃尽风等对总排口NO_(x)的影响。计算结果表明,极端随机树回归
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