【摘 要】
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基于电厂经济环保运行的要求,需对电厂的污染物排放浓度实时监测。本文以排烟粉尘浓度为例,通过分析电厂DCS系统的在线监测数据,建立了BP神经网络和支持向量机两种粉尘浓度的
【机 构】
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华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
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基于电厂经济环保运行的要求,需对电厂的污染物排放浓度实时监测。本文以排烟粉尘浓度为例,通过分析电厂DCS系统的在线监测数据,建立了BP神经网络和支持向量机两种粉尘浓度的在线监测模型。对模型进行实例验证(数据来源于某电厂600 MW机组),结果显示BP模型的预测精度达到96%以上,而SVM模型精度则达到97.5%以上。从总体上看,这两种模型对于粉尘浓度在线监测效果都比较理想,相对而言SVM模型的模拟的精度较高,且具有更高的泛化能力。
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