采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度

何勇超

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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.

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来源
《热力发电》 |2013年第4期|65-69|共5页
作者
何勇超;
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作者单位

河北华电石家庄裕华热电有限公司,河北石家庄 051430;

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正文语种 chi
中图分类燃煤锅炉;
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;

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