[发明专利]一种基于神经网络的燃煤机组氮氧化物排放浓度预测方法在审
| 申请号： | 201410677543.7 | 申请日： | 2014-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN104504238A | 公开（公告）日： | 2015-04-08 |
| 发明（设计）人： | 周春蕾;代家元;张友卫;王林;王明;许国强;孙彬;王其祥;高进;魏威;刘成;佘国金;周志兴 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;江苏省电力公司;江苏方天电力技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的燃煤机组氮氧化物排放浓度预测方法，先对燃煤机组的关键运行参数机组负荷、SCR入口NOx折算浓度、SCR入口烟气温度、喷氨流量、排口NOx折算浓度进行预处理，然后建立BP神经网络，将机组负荷、SCR入口NOx折算浓度、SCR入口烟气温度、喷氨流量作为输入值，将排口NOx折算浓度作为输出值，得到燃煤机组氮氧化物排放浓度预测值。本发明极大地降低了工作人员的工作量，降低了维护成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 燃煤 机组 氧化物 排放 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的燃煤机组氮氧化物排放浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集一定时间内的样本数据，所述样本数据包含燃煤机组的关键运行参数；2)对样本数据进行预处理；3)对预处理后的样本数据进行标准化变换；4)建立BP神经网络；5)通过逆标准化变换，将BP神经网络的输出值还原为原量纲值，即为燃煤机组氮氧化物排放浓度预测值。
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