基于GMDH的电厂烟气含氧量软测量

烟气含氧量是评价火电厂锅炉燃烧好坏的一项重要指标,所以准确的测量尤为重要。本文主要研究内容是利用软测量技术对电厂烟气含氧量进行仿真测量,所采用的软测量建模方法为数据成组处理法(Group method of data handling,GMDH),利用从华润某电厂300MW机组得到的实际运行数据建立模型,并与BP神经网络所得预测结果进行对比。仿真结果表明:该方法能够较准确的对火电厂烟气含氧量进行预测。