采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度

• 作者: 何勇超
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 锅炉 燃烧系统 BP神经网络 遗传算法 GA-BP神经网络 锅炉效率 NOx排放浓度
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 热能科学研究
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TK229.6
• 字数: 2350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2013.04.065

摘要

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型.通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6％降至3.4％,NOx排放浓度平均预测误差由0.1％降至0.04％,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇超		4	16	2.0	4.0