电站锅炉燃烧系统的神经网络建模研究

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	作者：董永昌 ; 赵加星 关键词：电站锅炉 ; 燃烧系统 ; 神经网络 中文刊名：DZZZ 英文刊名：Practical Electronics 机构：中国特种设备检测研究院; 出版日期：2019-04-15 出版单位：电子制作 年：2019 期：No.372 语种：中文; 页：DZZZ201908037 页数：3 CN：08 ISSN：11-3571/TN 分类号：24+94-95

摘要

锅炉是火电厂主要的热力设备,锅炉燃烧系统将燃料与燃烧所需的空气按照一定的比例、速度送入到炉膛,确保燃烧迅速,可以更好的适应锅炉压力和煤炭的燃烧所需氧气,从而减少氮氧化物的排放量,达到节能目的。锅炉的燃烧系统是一具有多变量、非线性、不确定、滞后性等特点,常规的控制方法无法达到理想的要求。因此根据锅炉燃烧系统的特性,建立燃烧系统的神经网络模型,对燃烧系统的参数进行研究。本文主要分析了神经网络模型的优势、电站锅炉燃烧系统性能,在此基础上,建立锅炉燃烧系统的神经网络预测模型。神经网络预测模型可以对锅炉燃烧系统的烟气排放温度、炉膛温度、氮氧化物排放量等预测比较准确。
        

引文

[1]徐荣田.贝叶斯神经网络和遗传算法结合在锅炉燃烧优化上的应用[J].发电设备,2016,30(2):85-87.
    [2]孙伟.基于改进模糊神经网络的电站锅炉燃烧系统建模及优化控制研究[D].东南大学,2017.