基于平衡优化算法-径向基神经网络的燃煤机组SO_(2)浓度动态软测量模型

作者：金秀章; 史德金^*; 乔鹏

来源：华北电力大学学报(自然科学版), 2023, 1-11.

• SO_(2)浓度
• 平衡优化算法
• 灰色关联分析
• 径向基神经网络
• 软测量模型

针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题，提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer，EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network，RBFNN)的动态软测量模型。首先，利用灰色关联分析同时进行变量筛选和时序调整；再结合控制理论知识，利用EO算法进行辅助变量的阶次选择；最后，使用包含延迟与阶次信息的输入变量作为模型输入，利用EO算法优化径向基神经网络参数，建立出口SO2质量浓度预测模型(EO-RBFNN动态软测量模型)。然后将其与未加入迟延的RBFNN静态模型、加入迟延的RBFNN静态模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)优化RBFNN网络参数的PSO-RBFNN动态软测量模型进行比较。结果显示，EO-RBFNN动态软测量模型的预测效果最好，相对误差最小。即使是在出口SO2浓度剧烈波动时，模型也可以较准确地进行预测，具有较好的动态特性。

• 单位
  华北电力大学