基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO<italic style="font-style: italic"><sub>x</sub></italic>预测

张鹏新; 高明明; 解沛然; 于浩洋; 张洪福; 黄中

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.23135

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基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO_x预测

发电及环境保护 | 更新时间：2026-06-29

- 基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO_x预测
- NO_x Prediction for Deep Peaking Regulation of Circulating Fluidized Bed Units Based on Data-Driven
- 发电技术 2025年46卷第3期页码：627-636
- 作者机构：
  
  1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市昌平区 102206
  2.天津市普迅电力信息技术有限公司，天津市东丽区 300308
  3.国家能源集团新能源技术研究院有限公司，北京市昌平区 102209
  4.清华大学能源与动力工程系，北京市海淀区 100084
- 作者简介：
  
  张鹏新(2000)，男，硕士研究生，研究方向为循环流化床机组智能控制，1912179047@qq.com；
  高明明(1979)，男，博士，副教授，研究方向为发电过程智能测控技术与应用、人工智能与应用、新能源发电综合测控技术与应用，本文通信作者，gmm1@ncepu.edu.cn；
  解沛然(1991)，男，博士，研究方向为发电过程智能测控技术与应用、人工智能与应用，peiranxiencepu@163.com；
  于浩洋(1996)，男，博士研究生，研究方向为发电过程智能测控技术与应用、人工智能与应用，120202127004@ncepu.edu.cn；
  张洪福(1995)，男，博士，研究方向为循环流化床机组灵活运行与超低排放控制，zhanghongfu0907@126.com；
  黄中(1983)，男，博士，研究员，研究方向为循环流化床燃烧理论与技术、燃烧过程的污染物控制，huangzhong@mail.tsinghua.edu.cn。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目(2022YFB4100301)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.23135
  中图分类号： TK 229;TM 621
- 收稿：2024-04-03，
  
  修回：2024-06-27，
  
  纸质出版：2025-06-30
- 稿件说明：
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张鹏新,高明明,解沛然等.基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO_x预测[J].发电技术,2025,46(03):627-636. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23135.

ZHANG Pengxin,GAO Mingming,XIE Peiran,et al.NO_x Prediction for Deep Peaking Regulation of Circulating Fluidized Bed Units Based on Data-Driven[J].Power Generation Technology,2025,46(03):627-636. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23135.
张鹏新,高明明,解沛然等.基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO_x预测[J].发电技术,2025,46(03):627-636. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23135. DOI：

ZHANG Pengxin,GAO Mingming,XIE Peiran,et al.NO_x Prediction for Deep Peaking Regulation of Circulating Fluidized Bed Units Based on Data-Driven[J].Power Generation Technology,2025,46(03):627-636. DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23135. DOI：

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基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NOx预测

NOx Prediction for Deep Peaking Regulation of Circulating Fluidized Bed Units Based on Data-Driven

DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.23135

基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰NO_x预测

NO_x Prediction for Deep Peaking Regulation of Circulating Fluidized Bed Units Based on Data-Driven