提升管二次风对循环流率影响的试验及预测模型研究

• 作者: 杨新 梁占伟 祁海波 陈鸿伟
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 双循环流化床 二次风 颗粒循环流率 改进型BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 1109-1114
• 页数: 6页
• 分类号: TK229
• 字数: 3279字
• 语种: 中文

摘要

设计并搭建双循环流化床冷态试验台,通过试验分析提升管二次风风量、二次风送风方式、二次风口高度和二次风口数目对颗粒循环流率的影响.建立BP神经网络预测模型,采用3种算法对颗粒循环流率进行预测,通过对比找出最优预测模型——基于LM算法的改进型BP神经网络预测模型.该预测模型很好地预测了二次风特性对颗粒循环流率的影响,试验值与模型预测值的平均绝对误差为0.23kg/(m2 ·s),平均相对误差仅为1.37％；最大偏差为1.23kg/(m2 ·s),最大相对误差5.75％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鸿伟	华北电力大学能源与动力工程学院	253	1807	18.0	29.0
2	祁海波	华北电力大学能源与动力工程学院	6	31	3.0	5.0
3	梁占伟	华北电力大学能源与动力工程学院	19	102	6.0	8.0
4	杨新	华北电力大学能源与动力工程学院	31	96	5.0	7.0