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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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