燃煤锅炉效率与NOx排放混合建模研究

• 作者: 刘海峰 吕玉坤 姚海涛 宋宝军 路通畅
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 遗传算法 混合建模 预测精度
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与分析/动力工程
• 页码范围: 37-41
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2012.05.008

摘要

介绍了RBF神经网络的结构和特点,进而讨论了遗传算法与RBF神经网络相结合的方法.以某300MW电站锅炉燃烧调整试验数据为基础,利用RBF神经网络对锅炉效率与NOx排放混合建模,并用遗传算法优化RBF神经网络的性能,使其预测精度大幅提高.同时RBF神经网络具有收敛速度快的独特优点.因此,优化后的RBF神经网络模型为下一步的锅炉运行参数优化和燃烧优化系统的建立奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕玉坤	华北电力大学能源与动力工程学院	80	495	11.0	19.0
2	姚海涛	东北电力大学能源与动力学院	7	256	7.0	7.0
3	刘海峰	华北电力大学能源与动力工程学院	10	70	4.0	8.0
4	宋宝军	华北电力大学能源与动力工程学院	1	16	1.0	1.0
5	路通畅	华北电力大学能源与动力工程学院	2	25	2.0	2.0