基于数据和神经网络的燃气轮机NOx排放预测与优化

作者：赵刚; 朱华昕^*; 李苏辉; 朱民; 韦晓峰

来源：动力工程学报, 2021, 41(01): 22-27.

DOI：10.19805/j.cnki.jcspe.2021.01.004

• 燃气轮机
• 燃烧稳定性
• NOx排放
• 人工智能
• 神经网络

基于大量运行数据,采用神经网络对燃气轮机NOx排放及燃烧稳定性参数进行建模,针对影响燃烧性能的参数进行了敏感性分析,确定其大小及正负相关性,并据此对实际工况点参数进行调整,将模型预测结果与物理规律定性分析结果进行对比。结果表明:模型的预测结果与基于机理的定性分析结果基本一致,即NOx质量浓度随燃料质量流量的增加而升高,随压气机进口导叶(IGV)开度增大而降低;燃烧稳定性参数随值班火焰燃料质量流量增加而减小,随IGV开度增大而增大。

• 单位
  郑州燃气发电有限公司; 清华大学