典型文献
基于极端随机树和声波测温的电站锅炉NOx排放预测方法
文献摘要：
针对某电厂330 MW亚临界燃煤锅炉,利用极端随机树算法,以影响NOx排放的主要因素为输入,以NO,排放浓度为输出建立NOx排放预测模型并与随机森林算法做对比,结果表明极端随机树模型能够更加准确地预测锅炉NOx排放量.在此基础上,采用声波测温技术采集炉膛截面温度加入到NOx排放预测模型输入端以优化其预测性能.优化结果表明:加入炉膛温度信息可以有效提高NOx排放模型准确度,更加符合工程需求.
文献关键词：
电站锅炉;燃烧建模;极端随机树;NOx排放预测
中图分类号：
作者姓名：
陈建均;陈婷婷
作者机构：
深圳东方锅炉控制有限公司技术部,四川成都611731
文献出处：
引用格式：
[1]陈建均;陈婷婷-.基于极端随机树和声波测温的电站锅炉NOx排放预测方法)[J].能源工程,2022(04):63-67,80
A类：
B类：
极端随机树,和声,声波测温,电站锅炉,NOx,排放预测,MW,亚临界,燃煤锅炉,排放浓度,随机森林算法,树模型,测温技术,模型输入,预测性能,入炉,炉膛温度,排放模型,工程需求,燃烧建模
AB值：
0.359505
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
