| 超低负荷循环流化床机组NOx超低排放的GA-BP算法优化模型 |
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| 引用本文： | 张媛媛,,曲江源,王鹏程,李 圳,王 珂,张 锴.超低负荷循环流化床机组NOx超低排放的GA-BP算法优化模型[J].热力发电,2021,50(12):35-42. |
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| 作者姓名： | 张媛媛 曲江源 王鹏程 李 圳 王 珂 张 锴 |
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| 作者单位： | 1.华北电力大学新能源学院，北京 102206； 2.华北电力大学热电生产过程污染物监测与控制北京市重点实验室，北京 102206； 3.山西省河坡发电有限责任公司，山西 阳泉 045001 |
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| 摘 要： | 针对可再生能源并网后，大型循环流化床（CFB）机组在超低负荷下实现NOx超低排放的需求，利用BP神经网络算法构建了NOx排放质量浓度预测模型，并采用遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值。综合考虑机组负荷、给煤量、一次风量、二次风量、床层温度、旋风分离器入口温度、锅炉省煤器出口氧体积分数、尿素溶液母管流量和炉膛床层平均 压力9个运行参数对350 MW机组CFB锅炉NOx排放质量浓度的影响行为，获得了机组100 MW超低负荷下的主要优化参数，即质量百分浓度为20%的尿素溶液流量为0.5 m3/h，总一次风量和总二次风量优化比值为2.8，CFB锅炉床层操作温度为855 ℃，旋风分离器入口运行温度为778 ℃。
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| 关 键 词： | CFB机组 超低负荷 SNCR脱硝 BP神经网络 遗传算法 运行参数优化 |
Optimization model of GA-BP algorithm for ultra-low NOx emission of ultra-low loaded CFB units |
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| ZHANG Yuanyuan,' target="_blank" rel="external">,QU Jiangyuan,WANG Pengcheng,LI Zhen,WANG Ke,ZHANG Kai.Optimization model of GA-BP algorithm for ultra-low NOx emission of ultra-low loaded CFB units[J].Thermal Power Generation,2021,50(12):35-42. |
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| Authors: | ZHANG Yuanyuan " target="_blank">' target="_blank" rel="external"> QU Jiangyuan WANG Pengcheng LI Zhen WANG Ke ZHANG Kai |
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| Affiliation: | 1. School of New Energy, North China Electric Power University, Beijing 102206,China; 2. Beijing Key Laboratory of Emission Surveillance and Control for Thermal Power Generation, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 3. Shanxi Hepo Power Generation Co., Ltd., Yangquan 045001, China） |
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