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摘要
针对燃煤电厂SCR入口氮氧化物(NOx)烟气连续监测系统存在较大延时性和维护过程无法连续测量的问题,提出一种考虑偏差补偿基于改进型PSO优化的BP神经网络软测量模型.首先,利用改进的PSO算法对网络参数进行优化,解决各神经元阀值与权值初始选择随机性强和训练过程易陷入局部极值的问题,从而提升网络的训练速度和精度;其次,构建模型误差补偿网络修正预测结果以提高网络的预测精度与泛化能力;然后将改进模型应用于SCR入口NOx软测量,基于某电厂DCS运行数据仿真计算,并与BP模型、标准PSO优化的BP模型和改进型PSO优化的BP模型进行了对比.仿真实验表明提出的软测量模型具有更高的收敛速度、更强的泛化能力、更佳的测量精度.
- 出版日期2020
- 单位兰州交通大学
