【摘 要】
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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
【机 构】
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华电电力科学研究院锅炉及燃烧技术部,浙江 杭州 310030
【出 处】
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中国电机工程学会电力系统专业委员会2012年学术年会
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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.
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