基于神经网络的海水脱硫系统脱硫效率模型

针对海水脱硫运行优化和环保监测的需求,运用BP神经网络建立了海水脱硫吸收塔脱硫效率模型,模型以烟气量、入口SO_2、海水量、海水温度、海水升压泵电流为输入变量,脱硫效率为输出变量,运用这模型对某320 MW机组海水烟气脱硫装置脱硫效率进行预测。结果表明:模型的预测值与实际值基本一致,相对误差范围在-0.5%~0.5%范围之内,并运用该模型对20组测试样本进行仿真输出,所得误差最大为0.451%,误差在工程允许范围内,具有较好的预测精度,说明BP神经网络用于海水脱硫效率预测是可行的。

Modeling Desulfurization Efficiency for a Seawater Flue Gas Desulfurization Based on Neural Network