【摘 要】
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本文采用人工神经网络，对电站锅炉受热面的实时清洁状况建立了监测模型。模型选取合适的参数，并改进训练集的处理方式后组成输入向量，利用电站SIS数据采集系统采集的实时机组数据，对神经网络进行训练。结果表明，训练后的神经网络可以较准确地实现锅炉受热面的清洁度在线监测，为吹灰方案的优化打下良好基础。
【机 构】
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北京同方电子科技有限公司 北京 100085
【出 处】
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2005年火力发电厂厂级监控信息系统(SIS)研究会年会
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本文采用人工神经网络，对电站锅炉受热面的实时清洁状况建立了监测模型。模型选取合适的参数，并改进训练集的处理方式后组成输入向量，利用电站SIS数据采集系统采集的实时机组数据，对神经网络进行训练。结果表明，训练后的神经网络可以较准确地实现锅炉受热面的清洁度在线监测，为吹灰方案的优化打下良好基础。
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