热电厂在生产过程中会排放大量有害气体二氧化硫,为降低SO2的排放,采用湿法烟气脱硫工艺。根据影响SO2排放的因素建立模糊神经网络模型。为克服模糊神经网络易陷入局部极值问题采用粒子群优化算法对模糊神经网络的隶属度和惯性权重进行优化。将模型应用在脱硫系统中,利用从热电厂获取的真实数据对模型进行训练;再在Matlab上进行仿真实验。结果表明,基于PSO算法的模糊神经网络模型在脱硫控制系统中是有效的,并且模型预测精度较高,对现场运行工作有一定的指导意义。
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