改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

• 作者: 周平 周飞 张广才 徐党旗 陆军
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 燃煤锅炉 低氮燃烧 BP神经网络 燃烧优化 NOx 排放浓度 锅炉效率
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 发 电 技 术 论 坛
• 页码范围: 106-111,119
• 页数: 7页
• 分类号: TK223.23
• 字数: 2970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3364.2015.04.106

摘要

基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据，建立了预测NOx 排放浓度和锅炉效率的改进BP神经网络模型，通过样本学习，该网络可以精确描述锅炉运行参数与 N Ox 排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系.仿真结果表明，网络的 N Ox 排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3．92％和7．6％，能够描述NOx 排放浓度和锅炉效率随 SOFA 风门开度和运行氧量变化的规律，而且预测精度高、泛化能力强，可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐党旗		28	233	9.0	14.0
2	周平		6	28	3.0	5.0
3	张广才		32	377	12.0	19.0
4	周飞		10	37	4.0	6.0
5	陆军		7	26	3.0	5.0