典型文献
基于模糊聚类的NOx排放多模型预测优化
文献摘要：
火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口 NOx排放的控制难度增大.基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口 NOx排放特性的多模型预测.同时,利用粒子群算法对各工况所属子模型的可调参数进行寻优来实现NOx排放的优化.对某1 000MW燃煤机组数据仿真表明,提出的NOx排放多模型预测方法比单一模型具有更好的精度,且模型训练时间更短,经过粒子群算法参数优化后NOx排放质量浓度降低了 9.98％.
文献关键词：
锅炉;NOx排放;运行优化;模糊均值聚类;多模型预测
中图分类号：
作者姓名：
殷喆;杨春来;袁晓磊;吴斌;吕游
作者机构：
国网河北能源技术服务有限公司,河北 石家庄 050021;华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206;华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]殷喆;杨春来;袁晓磊;吴斌;吕游-.基于模糊聚类的NOx排放多模型预测优化)[J].热力发电,2022(04):105-111
A类：
B类：
模糊聚类,NOx,多模型预测,火电机组,调峰,运行工况,燃烧状态,锅炉运行,运行参数,可调参数,参数分布,运行数据,模糊均值聚类,排放特性,粒子群算法,子模型,000MW,燃煤机组,数据仿真,模型预测方法,模型训练,训练时间,算法参数优化,运行优化
AB值：
0.34114
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