本文關(guān)鍵詞： 脫硝成本 變量選擇 BP網(wǎng)絡(luò) 鍋爐 最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)　出處：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2015年24期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大型燃煤電站鍋爐在進(jìn)行煙氣脫硝時(shí)會(huì)產(chǎn)生較高的運(yùn)行成本,建立有效的脫硝成本預(yù)測(cè)模型是對(duì)其進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化的基礎(chǔ)。從某660MW火電機(jī)組的廠級(jí)監(jiān)控信息系統(tǒng)(supervisory information system,SIS)選取歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machine,LSSVM)結(jié)合,利用BP網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)輸入變量進(jìn)行選擇以降低模型的維數(shù)與復(fù)雜度,將篩選出來(lái)的變量作為L(zhǎng)SSVM模型的輸入,建立了脫硝成本預(yù)測(cè)的BP-LSSVM模型。將該模型與單純的LSSVM模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量選擇,能有效降低模型的復(fù)雜度,提高模型的泛化能力,從而實(shí)現(xiàn)火電機(jī)組脫硝成本精確快速地預(yù)測(cè)。
[Abstract]:During flue gas denitrification, large coal-fired power plant boilers will have higher operating costs. To establish an effective denitrification cost prediction model is the basis for economic optimization of a 660MW thermal power unit. The historical operation data are selected from the supervisory information system SISs, a supervisory information system at the plant level of a 660MW thermal power unit. The BP neural network algorithm is combined with the least square support vector machine (LSSVM). The input variables are selected by BP neural network algorithm to reduce the dimension and complexity of the model, and the selected variables are used as the input of the LSSVM model. The BP-LSSVM model of denitrification cost prediction is established and compared with the simple LSSVM model. The results show that the neural network variable selection can effectively reduce the complexity of the model and improve the generalization ability of the model. Thus the cost of denitrification of thermal power units can be predicted accurately and quickly.
【作者單位】： 工業(yè)過程測(cè)控新技術(shù)與系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973計(jì)劃)(2012CBC215203)~~
【分類號(hào)】：X773

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1547988