【摘 要】
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基于燃煤热电厂分散控制系统记录的循环流化床锅炉运行状态参数,利用主成分分析对运行数据进行分类和相关性验证.选取热电厂秋季运行的一次风量、给煤量等表征燃烧运行状态的4000组数据建立训练和验证数据库.采用后向传播神经网络建立锅炉出口处污染物SO2排放量的预测模型,研究该处SO2浓度与炉内外运行参数间的非线性关系和模型的局部最优问题,并对比分析不同激活函数、训练次数的预测效果.结果 表明:以给煤量、蒸发量和运行温度等参数作为输入时,选用单隐含层、relu函数、学习率为0.005的模型能够较好地预测锅炉出口SO
【机 构】
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浙江大学能源清洁利用国家重点实验室,浙江杭州310027;杭州杭联热电有限公司,浙江杭州310018
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基于燃煤热电厂分散控制系统记录的循环流化床锅炉运行状态参数,利用主成分分析对运行数据进行分类和相关性验证.选取热电厂秋季运行的一次风量、给煤量等表征燃烧运行状态的4000组数据建立训练和验证数据库.采用后向传播神经网络建立锅炉出口处污染物SO2排放量的预测模型,研究该处SO2浓度与炉内外运行参数间的非线性关系和模型的局部最优问题,并对比分析不同激活函数、训练次数的预测效果.结果 表明:以给煤量、蒸发量和运行温度等参数作为输入时,选用单隐含层、relu函数、学习率为0.005的模型能够较好地预测锅炉出口SO2排放情况,相对误差在5％以下,可为实际运行中燃烧优化控制提供科学依据.
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