基于神经网络遗传算法的锅炉燃烧优化系统

• 作者: 徐齐胜 朱全利 罗胜琪 陶欣
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 锅炉 神经网络 遗传算法 Matlab
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 30-32,52
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文

摘要

针对锅炉燃烧过程参数选取问题,选取一次风量、二次风量等锅炉燃烧过程中所涉及的控制参数,建立基于BP神经网络的锅炉燃烧模型.根据历史工况下的燃烧数据对锅炉效率进行预测,采用遗传算法对控制参数进行优化,以此提高锅炉燃烧效率.该文针对某电厂1000 MW直流锅炉燃烧过程参数建立BP神经网络模型,对其控制参数进行优化,基于Matlab开发了一套实用性强、功能齐全的电站锅炉燃烧优化软件.结果表明,该炉的燃烧效率在经优化后有了显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱全利	武汉大学动力与机械学院	14	127	5.0	11.0
2	徐齐胜	广东电网公司电力科学研究院	58	740	16.0	23.0
3	罗胜琪	武汉大学动力与机械学院	8	40	4.0	6.0
4	陶欣	武汉大学动力与机械学院	2	13	1.0	2.0