10.3969/j.issn.1000-1158.2023.09.21
基于ARIMA-OSELM的火电厂SCR入口NOx浓度预测建模研究
针对火力发电厂燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原烟气脱硝系统(SCR)中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于ARIMA-OSELM神经网络组合模型的火电厂SCR入口NOx浓度预测方法,分别从最优权重和残差优化2个组合角度进行对比研究.将该方法应用于某火力发电厂SCR入口浓度预测中,结果表明:基于ARIMA-OSELM残差优化的组合模型预测精度最高,其效果优于ARIMA-OSELM最优权重的组合预测模型以及单一 ARIMA和OSELM神经网络预测模型,评价指标FMAPE、MRMSE和R2分别为0.190、1.364和 0.978.
计量学、NOx排放预测、组合预测方法、最优权重、残差优化、ARIMA、OSELM
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TB99(计量学)
2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1458-1466
