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- 基于入口 NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例北大核心CSTPCD摘要:建立不同锅炉工况下基于欧式距离聚类的总给煤量长短期记忆神经网络预测模型,对入口处的NOx质量浓度数据进行修正,其验证集上的均方根误差为3.53 mg·m-3.该结果优于常见的回归方法深度神经网络与随机森林回归的预测结果.以此为基础,研究了基于入口 NOx质量浓度修正的多模型预测控制(MMPC),设计并进行了脱硝系统仿真.仿真结果表明,与原有控制条件相比,基于入口 NOx质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口 NOx质量浓度波动幅度减…查看全部>>
- 基于随机森林算法的对冲锅炉出口NO_(x)排放量预测模型研究北大核心CSTPCD
- 复合聚并协同脱除燃煤颗粒物及颗粒态重金属的中试研究北大核心CSCDCSTPCD
- 前馈修正的循环流化床机组脱硝系统多模型预测控制研究摘要:双碳政策的深入推进对燃煤机组负荷灵活调峰能力提出了更高要求,然而机组负荷大范围变化时会造成烟气NOx浓度的大幅度波动,提升了NOx超低排放控制的难度.针对大范围变负荷工况下难以快速、精准调控喷氨量的难题,以某循环流化床机组联合脱硝系统为研究对象,建立关键参数前馈修正与多模型预测控制耦合的控制策略,以炉膛出口烟气温度为依据划分工况子模型,根据阶跃扰动试验及改进粒子群算法对各子模型进行参数辨识,并通过隶属度加权方法建立多模型控制器.工程应…查看全部>>
- 农业转移人口的代际流动性测度与分解北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD