电站锅炉神经网络建模及性能优化

• 作者: 董朝轶 郝光 高胜利
• 来源期刊: 能源与节能
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 神经网络 遗传算法 MATLAB仿真
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 节能减排
• 页码范围: 65-67,83
• 页数: 4页
• 分类号: TK227.1
• 字数: 2040字
• 语种: 中文

摘要

锅炉系统是一种非线性的多变量耦合系统,具有一定的滞后性,导致无法获得精确的数学模型.目前,燃煤电站的锅炉控制系统主要为DCS,该系统虽然对单输入、单输出系统具有较高的控制精度,但是由于锅炉系统的复杂性,系统整体控制很难达到最优.利用神经网络对锅炉系统建立黑箱模型,通过遗传算法对锅炉模型参数进行辨识,用辨识获取的参数指导运行人员对锅炉进行调节.最后在一电厂320 MW循环流化床锅炉上进行了试验,结果显示,所提出的方法能有效地降低供电煤耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董朝轶		15	50	4.0	6.0
2	高胜利		5	22	3.0	4.0
3	郝光		1	0	0.0	0.0