基于遗传神经网络的锅炉入炉煤质软测量研究

巨林仓; 李磊; 赵强

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基于遗传神经网络的锅炉入炉煤质软测量研究

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基于软测量的非机理建模原理,利用遗传算法结合人工神经网络建立了煤质在线软测量模型.确定了 BP 网络与遗传算法(GA)两者结合的建模方式.分析了原煤从进入制粉系统到完全燃烧及排出的整个过程,得到 BP 网络模型的输入和输出节点参数集;通过对权参数初值进行实数编码,设计了基于实数编码的GA-BP 算法流程,并在Visual Studio2005 开发平台上进行了 GA-BP 算法程序编制及其调试.使用山西某电厂的 200 MW 机组实时运行数据进行模型训练和检测,结果表明煤质软测量模型可以较为准确地预测煤质参数.

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来源
《热力发电》 |2011年第3期|24-27|共4页
作者
巨林仓; 李磊; 赵强;
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作者单位

西安交通大学能源与动力工程学院,陕西,西安,710049;

西安交通大学能源与动力工程学院,陕西,西安,710049;

西安交通大学能源与动力工程学院,陕西,西安,710049;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;量测技术及仪表;
关键词
锅炉; 煤质; 软测量; BP 网络; 遗传算法;

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