动力工程学报
動力工程學報
동력공정학보
JOURNAL OF POWER ENGINEERING
2010年
3期
206-209
,共4页
杨祥良%安连锁%孙鑫强%孙保民%沈国清
楊祥良%安連鎖%孫鑫彊%孫保民%瀋國清
양상량%안련쇄%손흠강%손보민%침국청
燃煤锅炉%积灰%吹灰%人工神经网络%在线监测
燃煤鍋爐%積灰%吹灰%人工神經網絡%在線鑑測
연매과로%적회%취회%인공신경망락%재선감측
针对燃煤电站锅炉对流受热面积灰,提出了一种基于人工神经网络的积灰实时监测方法:利用受热面清洁吸热量和实际吸热量定义灰污特征参数;通过电厂现有的DAS系统得到的温度、压力和流量等参数可获得大量样本点;建立神经网络模型并进行训练.在燃用神华煤的某300 MW锅炉上进行了试验.结果表明:实测吸热量与预测吸热量的最大误差不超过10%,平均误差为3%左右.该方法可准确预测锅炉对流受热面的积灰情况.
針對燃煤電站鍋爐對流受熱麵積灰,提齣瞭一種基于人工神經網絡的積灰實時鑑測方法:利用受熱麵清潔吸熱量和實際吸熱量定義灰汙特徵參數;通過電廠現有的DAS繫統得到的溫度、壓力和流量等參數可穫得大量樣本點;建立神經網絡模型併進行訓練.在燃用神華煤的某300 MW鍋爐上進行瞭試驗.結果錶明:實測吸熱量與預測吸熱量的最大誤差不超過10%,平均誤差為3%左右.該方法可準確預測鍋爐對流受熱麵的積灰情況.
침대연매전참과로대류수열면적회,제출료일충기우인공신경망락적적회실시감측방법:이용수열면청길흡열량화실제흡열량정의회오특정삼수;통과전엄현유적DAS계통득도적온도、압력화류량등삼수가획득대량양본점;건립신경망락모형병진행훈련.재연용신화매적모300 MW과로상진행료시험.결과표명:실측흡열량여예측흡열량적최대오차불초과10%,평균오차위3%좌우.해방법가준학예측과로대류수열면적적회정황.
