基于模糊神经网络的电站燃煤锅炉结渣预测

• 作者: 王东风 王洪亮 韩璞
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 结渣特性 模糊神经网络 隶属函数 样本 预测
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与分析·动力工程
• 页码范围: 28-32
• 分类号: TK227.2
• 字数: 3091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2010.06.007

摘要

分析了电站锅炉结渣的影响因素,确定评判锅炉结渣倾向性的指标.将模糊数学和BP网络相结合.构成模糊神经网络模型.采用不同的隶属函数将判别指标模糊化,以实际电站锅炉作为训练样本,对该模糊神经网络模型进行训练,并对给定4组电站锅炉进行预测.分析比较预测结果,最终确定4组锅炉的结渣倾向性;试验结果表明,此种方法能够更准确地预测电站锅炉结渣倾向性,为实际锅炉设计及运行提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东风	华北电力大学控制与计算机工程学院	170	3490	34.0	51.0
2	韩璞	华北电力大学控制与计算机工程学院	272	4579	35.0	54.0
3	王洪亮	华北电力大学控制与计算机工程学院	2	17	1.0	2.0