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基于改进关联规则算法的燃煤电厂脱硫系统工况参数优化
  • ISSN号:0258-8013
  • 期刊名称:《中国电机工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:X701[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]能源清洁利用国家重点实验室(浙江大学),浙江省杭州市310027, [2]浙江天地环保科技有限公司,浙江省杭州市310003
  • 相关基金:浙江省环保厅科研计划课题(2015A018);国家自然科学基金项目(U1609212);国家科技支撑计划课题(2014BAC2lB04).
中文摘要:

针对燃煤电厂脱硫系统运行不稳定、能耗物耗高等问题,将关联规则算法应用于工艺工况参数的优化,并在实施过程中根据应用特性对关联规则算法进行改进,通过增加剪枝条件、约束关联规则的前后项来减少候选项集与候选关联规则的规模,以达到减少空间占用,降低运算时间,提高分析效率的目的。试验结果表明,改进后关联规则算法的运算耗时较传统关联规则算法减少93.9%,优化工况所对应的SO2平均出口浓度较优化前降低31%。将优化工况库中的工况组合作为调整目标,能有效降低污染物排放水平,若同时从工况库中有针对性的选择操作策略,能在控制污染物出口浓度的前提下降低能耗物耗,节约污染物脱除成本,具有一定的实际应用价值。

英文摘要:

Focused on the problems of instability and high consumption of energy and materials in wet flue gas desulfurization (WFGD), an improved association rules algorithm was applied to optimize the operating conditions. To reduce memory occupation and time consumption, the scale of candidate item sets and candidate association rules was downsized by adding pruning conditions and restraining the antecedents and consequents. The results indicate that the SO2 average emission concentration corresponding to the optimized working conditions decreases by 31% compared with aU historical data and the time cost reduces by 93.9% with the optimization of the improved algorithm. Comparing the cost of each working condition in optimized conditions library, a low-cost working condition can be chosen as the optimization goal, which will help lower the SO2 emission achievement and reduce the energy and materials consumption in the meantime. The improved association rules algorithm accomplished an effective reduction of SO2 emission with high efficiency and will be of great value for energy conservation.

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期刊信息
  • 《中国电机工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电机工程学会
  • 主编:张文涛
  • 地址:北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pcsee@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812536 82812534 82812545
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8013
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2107/TM
  • 邮发代号:82-327
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊三等奖,1992年中国科协优秀科技期刊二等奖,1996年中国科协优秀科技期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:98970