【摘 要】
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针对锅炉燃烧过程参数选取问题,选取一次风量、二次风量等锅炉燃烧过程中所涉及的控制参数,建立基于BP神经网络的锅炉燃烧模型.根据历史工况下的燃烧数据对锅炉效率进行预测,
【机 构】
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广东电网公司电力科学研究院,武汉大学动力与机械学院
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针对锅炉燃烧过程参数选取问题,选取一次风量、二次风量等锅炉燃烧过程中所涉及的控制参数,建立基于BP神经网络的锅炉燃烧模型.根据历史工况下的燃烧数据对锅炉效率进行预测,采用遗传算法对控制参数进行优化,以此提高锅炉燃烧效率.该文针对某电厂1000 MW直流锅炉燃烧过程参数建立BP神经网络模型,对其控制参数进行优化,基于Matlab开发了一套实用性强、功能齐全的电站锅炉燃烧优化软件.结果表明,该炉的燃烧效率在经优化后有了显著提高.
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