基于人工神经网络的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模

被引：72

作者：

周昊

朱洪波

曾庭华

廖宏楷

岑可法

机构：

[1] 能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室

[2] 浙江大学热能工程研究所

[3] 广东省电力集团公司

[4] 浙江大学热能工程研究所浙江杭州

[5] 广东广州

来源：

中国电机工程学报 | 2002年 / 06期

关键词：

锅炉; 飞灰含碳量; 人工神经网络;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2002.06.021

中图分类号：

TM621.2 [锅炉及燃烧系统];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素,但飞灰含碳量受煤种、锅炉设计结构、操作参数等多种因素影响,关系复杂。煤种变化往往导致燃烧工况偏离试验调整获得的最优值。在对某台300MW四角切圆燃煤电厂锅炉飞灰含碳量特性进行多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性,建立了大型四角切圆燃烧锅炉飞灰含碳量特性的神经网络模型,并对此模型进行了校验。

引用

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