神经网络在超临界锅炉热偏差优化调整中的应用

• 作者: 丁士发 崇培安 陈端雨 陶丽
• 来源期刊: 锅炉技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超临界锅炉 燃烧调整 热偏差 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 设计·科研·试验
• 页码范围: 4-8
• 页数: 5页
• 分类号: TK229.2
• 字数: 3363字
• 语种: 中文

摘要

将神经网络理论运用到超临界锅炉热偏差燃烧调整中,用神经网络模型预测锅炉末式过热器屏间热偏差,通过神经网络的学习,模拟各种风门挡板开度、锅炉运行参数等,并通过单个参数的连续调整找出影响锅炉屏间热偏差的主要因素,为降低主蒸汽热偏差提供指导依据和方向.这种方法不仅大大减小了热态调整的时间提高了效率,同时通过数值试验模拟减少燃烧调整对锅炉运行的影响,通过输入参数连续变化对锅炉燃烧的影响,为锅炉的热偏差调整提供便捷、准确全面的试验信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈端雨		22	285	10.0	16.0
2	丁士发		23	159	8.0	11.0
3	陶丽		15	69	5.0	8.0
4	崇培安		8	15	2.0	3.0