【摘 要】
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针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统工艺复杂、非线性等特点,提出了一种基于改进量子遗传算法(IQGA)和广义回归神经网络(GRNN)的燃煤电站NOx排放数学模型:先采用动态旋转门
【机 构】
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新疆工程学院能源工程学院,河北华电石家庄鹿华热电有限公司
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区高校科研计划自然科学青年研究项目(XJEDU2018Y054)。
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针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统工艺复杂、非线性等特点,提出了一种基于改进量子遗传算法(IQGA)和广义回归神经网络(GRNN)的燃煤电站NOx排放数学模型:先采用动态旋转门对量子遗传算法(QGA)进行改进,使其搜索更为精细,然后应用IQGA对GRNN中的光滑因子进行寻优,使该算法逼近能力更强。以某300 MW供热机组为例,针对现场实际运行数据,采用IQGA-GRNN进行训练建模,并将该模型与GRNN模型、QGAGRNN模型的预测结果进行对比,结果表明,IQGA-GRNN模型
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