典型文献
基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO2质量浓度建模
文献摘要：
由于循环流化床(CFB)机组在动态过程中缺乏有效的污染物生成与还原模型的指导,导致变负荷能力在一定程度上受到污染物排放水平的制约.提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组SO2质量浓度动态模型,应用极限学习机建立基础模型,根据循环流化床污染物生成与还原机理,选择合适的输入变量,并应用遗传算法对该模型加以改进,使该模型具有较高的精度,并在动态工况下有较好的建模结果.该模型可以为SO2质量浓度控制系统提供有效指导.同时,在所提出的模型基础之上,在智能平行控制理论框架下,虚拟系统与实际系统相结合形成平行系统,提出了循环流化床机组SO2控制系统智能平行控制方法,可为今后循环流化床机组SO2低排放智能控制提供参考,在一定程度上有利于提升循环流化床机组变负荷能力.
文献关键词：
循环流化床;极限学习机;遗传算法;SO2质量浓度动态模型;智能平行控制;数据驱动;智能发电
中图分类号：
作者姓名：
李彩霞;赵军;李建伟;王伟;王杰;于浩洋
作者机构：
内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司煤矸石热电厂,内蒙古准格尔010321;内蒙古蒙泰不连沟煤业有限责任公司,内蒙古准格尔010321;华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]李彩霞;赵军;李建伟;王伟;王杰;于浩洋-.基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO2质量浓度建模)[J].综合智慧能源,2022(03):63-69
A类：
智能平行控制
B类：
CFB,变负荷,SO2,动态过程,污染物排放,排放水平,循环流化床机组,动态模型,极限学习机,基础模型,还原机理,加以改进,动态工况,质量浓度控制,有效指导,控制理论,虚拟系统,成平,平行系统,后循环,低排放,智能控制,智能发电
AB值：
0.222458
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