基于广义动态模糊神经网络的电厂锅炉燃烧优化建模

• 作者: 赵敏 郑军 颜文俊
• 来源期刊: 热力发电
• 关键词: 火电厂 锅炉 燃烧 模糊规则 神经网络 广义动态 效率 氮氧化物
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 热能基础研究
• 页码范围: 19-22,29
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP202
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2010.03.019

摘要

针对电厂锅炉燃烧系统的非线性、大延时、时变、干扰频繁等特点,采用模糊神经网络对其建立数学模型.通过所建数学模型研究燃烧效率和氮氧化物排放量之间的关系,从而对锅炉燃烧系统进行优化,以提高锅炉效率和减少污染物排放.仿真结果表明,利用改进的广义动态模糊神经网络对电站锅炉燃烧过程建模能够精准地逼近实际数据,且性能优于其它神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑军	浙江大学电气工程学院	18	277	9.0	16.0
2	颜文俊	浙江大学电气工程学院	85	908	17.0	24.0
3	赵敏	浙江大学电气工程学院	15	80	5.0	8.0