基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测

被引：24

作者：

李斌

邓煜

边禹铭

齐年哲

机构：

[1] 华北电力大学能源动力与机械工程学院

来源：

热力发电 | 2016年 / 45卷 / 06期

关键词：

湿法脱硫; 脱硫效率; T-S模糊神经网络; 预测模型; MATLAB;

D O I：

暂无

中图分类号：

X773 [电力工业];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较精准的脱硫效率预测模型。模型验证结果显示:采用T-S模糊神经网络模型预测脱硫效率,85%的样本点相对误差分布在-1.0%0.5%之间,最大误差不超过1.5%,说明该模型的预测精度较高,能较好地满足工程实际的需求。

引用

页码：116 / 119+124 +124

页数：5

共 9 条

[1]

Dissolution rate of magnesium hydrate for wet flue gas desulfurization.[J].Rui-tang Guo;Wei-guo Pan;Xiao-bo Zhang;Hong-jian Xu;Jian-xing Ren.Fuel.2010, 1

[2]

Dissolution rate of limestone for wet flue gas desulfurization in the presence of sulfite [J].