燃煤锅炉燃烧优化系统模型研究
锅炉运行参数优化和燃烧优化系统的建立需要建立在准确的锅炉燃烧系统模型基础上.本文以某电站燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生了优化型GA-BP神经网络模型.比较分析两种模型的预测误差,锅炉效率平均预测误差由6％降至3.4％,NOx排放浓度平均预测误差由0.1％降至0.04％.结果表明:GA-BP神经网络模型的泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,利用遗传算法优化BP神经网络模型是切实可行的.
火力发电厂 燃煤锅炉 燃烧系统 优化运行
李戈 刘海峰 吕玉坤
华电电力科学研究院锅炉及燃烧技术部,浙江 杭州 310030 华北电力大学能源与动力工程学院,河北 保定 071003
国内会议
北京
中文
90-94
2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）