基于智能技術的煤粉鍋爐燃燒系統(tǒng)建模與優(yōu)化運行的研究.pdf

1、在火電發(fā)電成本中，燃料費用占有很大比例，在我國，由于管理水平和煤質變動等方面的原因，造成鍋爐機組煤耗較高，增加了生產成本。而提高鍋爐系統(tǒng)的運行水平，促進機組的節(jié)能降耗，是降低運行成本，提高電廠競爭能力的重要途徑。本文針對煤粉鍋爐操作人員在燃燒調整過程中缺少及時調整的依據(jù)的問題，做了如下主要工作： (1) 在試驗數(shù)據(jù)的基礎上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術把鍋爐諸多運行參數(shù)(負荷，配風方式和煤質特性等)與鍋爐的排煙溫度、飛灰含碳量和爐渣含碳

2、量關聯(lián)起來，并結合鍋爐反平衡效率計算方法，建立了預測鍋爐燃燒效率的混合模型。 (2) 在建模中，采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡，比較了兩種提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化性能的方法：采用歸一化均方誤差函數(shù)；Bagging神經(jīng)網(wǎng)絡集成。實驗結果表明，由7個獨立BP網(wǎng)絡組成的神經(jīng)網(wǎng)絡集成，在驗證集上，排煙溫度、飛灰含碳量和爐渣含碳量的最大相對誤差分別為3.92﹪，4.8﹪和4.93﹪，比采用歸一化均方誤差函數(shù)的單個神經(jīng)網(wǎng)絡具有更好的泛化性能。 (3)